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用智能体编程：超越LLM的代码生成

2025-06-11

本文探讨了利用智能体进行编程的革命性方法。作者将智能体定义为包含LLM调用的for循环，赋予LLM访问编译器、文件系统和测试套件的能力。这与仅使用LLM进行编程（类似于在白板上编程）形成对比，智能体通过环境反馈极大地提高了代码生成的效率和准确性。作者分享了使用智能体进行GitHub App身份验证和处理SQL中JSON的案例，展示了其在提高生产力和处理复杂任务方面的优势。尽管智能体需要更多时间和计算资源，但其效率提升和降低人为错误的潜力使其成为未来编程的强大工具。

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(crawshaw.io)
开发

使用LLM进行编程：我的2024年经验总结

2025-01-07

作者分享了过去一年使用生成式模型进行编程的个人经验。他发现LLM在编程中的好处远大于缺点，尤其是在代码自动补全、代码搜索和基于聊天的编程方面。基于聊天的编程虽然需要学习和调整编程方式，但能提供代码首稿，并能快速修复错误。作者还提到，LLM更擅长处理结构清晰的问题，并建议使用独立的、更小的代码包，以便更好地与LLM交互。最后，作者介绍了sketch.dev项目，这是一个为LLM设计的Go编程IDE，旨在简化LLM的反馈循环，提高编程效率。

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(crawshaw.io)
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