大型语言模型(LLM)在AI编程中的盲点

本文总结了作者在使用大型语言模型进行AI编程时发现的几个盲点，包括黑盒测试的不足、缺乏状态管理的工具、过度依赖自动化以及忽视文档等问题。作者还提出了一些建议，例如准备性重构、使用静态类型、保持文件小巧、遵循规范等，以提高AI编程效率和代码质量。最终，作者表示可能还会针对这些问题提出Cursor规则的建议。