先向LLM解釋程式碼，讓我的缺陷率降低了85%
我花了30天時間，在向LLM索取程式碼之前先撰寫設計說明。結果改變了我對rubber-ducking的看法。
大多數開發者把LLM用反了。我們用五個詞描述需求，拿回200行程式碼，然後花下一個小時除錯模型做出的假設。 我花了三個月時間執行相反的流程：在索取哪怕一行程式碼之前，先寫一份完整的設計說明。結果程式碼缺陷更少了，但真正的進步在於我自己的理解。 Donald Knuth在1984年提出了「literate…
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我花了30天時間，在向LLM索取程式碼之前先撰寫設計說明。結果改變了我對rubber-ducking的看法。
大多數開發者把LLM用反了。我們用五個詞描述需求，拿回200行程式碼，然後花下一個小時除錯模型做出的假設。 我花了三個月時間執行相反的流程：在索取哪怕一行程式碼之前，先寫一份完整的設計說明。結果程式碼缺陷更少了，但真正的進步在於我自己的理解。 Donald Knuth在1984年提出了「literate…
你有型別檢查、語法檢查和架構規則。但你的確定性堆疊對複雜度、重複和命名災難視而不見。這裡有個零成本的解決方案。
讓我們誠實面對：大多數 AI 程式碼流水線目前的真實面貌是什麼。 你用 Cursor 或 Claude Code 產生程式碼。你執行 ，因為 TypeScript strict mode 能抓出型別不匹配。你執行 ESLint，因為沒人想在拉取請求裡為了分號爭吵。或許你會執行…