大型语言模型加剧了代码库利用率低下的问题

代码库利用率低下的问题由来已久，原因包括编写代码比阅读文档更有趣、Dunning-Kruger效应导致我们低估了库的复杂性以及公司内部项目与库竞争等。大型语言模型（LLM）的出现加剧了这个问题。LLM的“vibe coding”虽然高效有趣，但其输出质量往往不如经过实战检验的库。LLM生成的代码容易受到提示词的影响，而库的创建者对问题理解更深入，能更好地利用LLM生成高质量代码。然而，过度依赖LLM生成代码反而可能被视为创新，导致公司激励机制扭曲，进一步加剧了这个问题。因此，对于复杂的编程问题，我们应该优先选择使用成熟的库，而不是直接使用LLM生成代码。