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超越代码生成：软件工程实践中 ChatGPT 使用的观察研究
原文中文，约1800字，阅读约需5分钟。
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内容提要
大型语言模型（LLMs）在代码生成方面表现优异，但在实际开发中仍存在局限性。研究显示，开发者主要利用LLMs展示概念，而非生成可投入生产的代码。未来需要提升LLMs的能力，以更好地支持软件开发。
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关键要点
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大型语言模型在代码生成方面表现出色，但在实际开发中存在局限性。
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开发者主要利用LLMs展示高级概念，而非生成可投入生产的代码。
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需要进一步改进LLMs的能力，以更好地支持软件开发。
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延伸问答
大型语言模型在代码生成方面的表现如何？
大型语言模型在代码生成方面表现出色，但在实际开发中存在局限性。
开发者主要如何利用大型语言模型？
开发者主要利用大型语言模型展示高级概念，而非生成可投入生产的代码。
未来如何改进大型语言模型以支持软件开发？
需要进一步改进大型语言模型的能力，以更好地支持软件开发。
ChatGPT在软件开发中的应用有哪些？
ChatGPT在编程、源代码分析、代码生成等多个领域中有应用。
使用大型语言模型进行编程教育的潜力如何？
大型语言模型在入门编程任务和学生错误方面表现出合理的性能，但需教育者提供指导。
ChatGPT在解决编码问题方面的表现如何？
ChatGPT在解决简单编码问题方面表现良好，但在支持典型软件开发任务方面表现不佳。
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