快速且硬核的代码
内容提要
LLM使编程语言选择不再重要，开发者可借助AI使用不熟悉的语言（如Rust、Zig）构建快速小型软件。这推动了更多人对性能的追求，并涉足DWARF、eBPF等复杂技术，尽管可能产生更多“垃圾代码”，但也扩大了开发者群体。
延伸解读
语言选择门槛降低
文章指出，LLM使得开发者无需熟悉某种编程语言即可使用它，这降低了语言选择的门槛。过去，选择一门新语言需要投入大量学习成本，而现在AI可以辅助编写代码，使得开发者可以基于语言特性或社区偏好而非个人熟悉度来选择。这可能导致更多开发者尝试Rust、Zig等“硬语言”，从而扩大这些语言的使用群体。
性能追求与AI辅助
文章观察到，对快速软件的兴趣增加，以及LLM在优化代码方面的能力，共同推动了开发者使用更复杂的语言和技术。例如，Cloudflare的Artifacts服务使用纯Zig编写的Git协议引擎，Vercel发布了Zig编码代理fx，这些项目都依赖LLM辅助。这表明AI不仅降低了语言学习成本，还使得开发者能够涉足性能敏感或底层技术领域，如DWARF、eBPF等。
潜在风险与积极影响
作者承认，LLM辅助编程可能导致更多“垃圾代码”的产生，因为开发者可能在不完全理解的情况下生成代码。然而，他也指出这扩大了开发者群体，让更多人能够参与构建快速且小型的软件。这种趋势可能带来更多创新，但也需要警惕代码质量下降的风险。文章并未给出明确结论，而是呈现了这种变化的双面性。
Q&A
LLM如何影响编程语言的选择？
LLM使得编程语言的选择不再像以前那样重要，因为开发者可以借助AI使用自己不熟悉的语言，甚至可以根据语言的营销来选择，而不必担心学习成本。
为什么现在有更多人选择Rust或Zig等语言？
因为LLM可以帮助开发者使用不熟悉的语言，同时人们对快速软件的兴趣增加，LLM也被认为擅长优化代码而不改变行为，所以更多人选择Rust、Zig等硬核语言来构建快速小型软件。
LLM如何帮助开发者使用不熟悉的语言？
LLM可以生成代码、解释语法和优化，使得开发者即使不熟悉某种语言也能编写和修改代码，从而降低了使用新语言的门槛。
哪些项目使用了Zig语言？
Cloudflare的Artifacts服务使用纯Zig的Git协议引擎，编译成约100KB的WebAssembly模块；Vercel发布了Zig编码代理fx，强调其小巧快速。
LLM使得开发者能够涉足哪些复杂技术？
LLM使得开发者能够涉足DWARF文件、eBPF、自定义网络驱动、自定义加密和旧硬件等技术，这些以前对许多开发者来说难以接触。
LLM辅助编程可能带来哪些负面影响？
可能产生更多“垃圾代码”（slop），因为开发者可能在不完全理解的情况下生成代码，但同时也可能扩大开发者群体，让更多人参与编程。
