反复迭代提示LLM能否写出更好的代码？

本文作者通过实验探讨了反复提示大型语言模型（LLM）“写出更好的代码”是否能提高代码质量。实验使用Claude 3.5 Sonnet，初始提示为一个简单的Python编程问题。通过多次迭代提示“写出更好的代码”，代码性能逐步提升，最终实现了100倍的加速。然而，作者也发现，简单的迭代提示会导致代码过度工程化，而精确的提示工程则能更有效地引导LLM生成更高效的代码。实验结果表明，LLM可以辅助代码优化，但仍需人工干预和专业知识来确保代码质量和效率。