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实战复盘:用 AI 协助开发 Chromium 源码的半年经验

智谱 GLM,支持多语言、多任务推理。从写作到代码生成,从搜索到知识问答,AI 生产力的中国解法。

本文分享了开发者利用 ChatGPT 和 Gemini Pro 协助定制开发 Chromium v137 的实战经验。在长达半年的开发周期中,项目涉及修改超过 300 个代码文件,生成约 2 万行补丁代码。作者指出,AI 在处理复杂代码逻辑时难以自动完成任务,常导致编译失败并消耗大量 Token;但在解释陌生模块框架方面,AI 能显著提升学习效率。对比发现,GPT 整体表现优于 Gemini,后者主要作为补充,即便 GPT 偶尔出现路径错误,也不应全盘否定其价值。

原文链接:V2EX 分享发现

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