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我当前的大语言模型代码生成工作流程
内容提要
本文介绍了使用大语言模型（LLM）进行代码生成的五个步骤：1. 利用LLM进行头脑风暴；2. 基于README进行开发；3. 制定构建计划；4. 生成编码提示；5. 让LLM直接编辑和调试代码。通过迭代这些步骤，可以高效开发新功能。
关键要点
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使用大语言模型（LLM）进行代码生成的五个步骤：头脑风暴、基于README进行开发、制定构建计划、生成编码提示、让LLM直接编辑和调试代码。
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步骤1：使用支持网络搜索的LLM进行头脑风暴，创建聊天线程并生成README.md。
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步骤2：README驱动开发（RDD）要求在编写实现逻辑之前创建git分支并更新README.md，以明确范围和结果。
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步骤3：使用LLM规划构建步骤，可能包括API草图或单元测试列表，确保在规划阶段不写代码。
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步骤4：生成编码提示，插入README文件和计划的下一步，要求LLM生成准确的代码编写提示。
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步骤5：使用Aider工具直接编辑、调试和提交代码，能够回滚更改并修复测试失败的问题。
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该博客受到Harper Reed的博客和与Paul Underwood的对话启发，感谢Paul解释他的LLM代码生成工作流程。
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当前使用的工具包括Perplexity API Pro、GitHub Copilot、Continue Plugin和Aider。
延伸解读
大语言模型的优势
使用大语言模型（LLM）进行代码生成的流程强调了其在头脑风暴和开发过程中的高效性。通过利用网络搜索功能，开发者可以快速获取信息并生成README文档，从而明确项目范围和目标。这种方法不仅提高了开发效率，还能减少因信息不足而导致的错误。
README驱动开发的重要性
README驱动开发（RDD）在代码实现前要求开发者创建git分支并更新README.md，这一过程有助于理清思路，确保开发方向的准确性。通过这种方式，开发者能够在编写代码之前充分考虑功能的范围和预期结果，从而降低后期修改的成本。
规划阶段的挑战
在使用LLM进行构建步骤规划时，开发者可能会面临让模型停止编写代码的挑战。过于复杂的计划可能导致模型失去焦点，因此简化README内容以适应基本原型是一个有效的策略。此外，保持对话的新鲜感有助于提高模型的专注度和效率。
直接编辑与调试的便利
使用Aider工具进行代码的直接编辑和调试，使得开发者能够快速修复测试失败的问题。通过简单的命令，开发者可以轻松回滚更改，降低了代码修改的风险。这种实时反馈机制不仅提高了开发效率，也增强了代码质量的保障。
延伸问答
使用大语言模型进行代码生成的第一步是什么？
第一步是利用支持网络搜索的LLM进行头脑风暴，生成README.md文件。
什么是README驱动开发（RDD）？
README驱动开发（RDD）要求在编写实现逻辑之前创建git分支并更新README.md，以明确范围和结果。
在使用LLM进行代码生成时，如何规划构建步骤？
使用LLM规划构建步骤时，应在新聊天中添加README.md，并要求LLM制定实施计划，包括API草图或单元测试列表。
如何生成编码提示？
生成编码提示时，需创建新聊天，插入README文件和计划的下一步，要求LLM生成准确的代码编写提示。
使用Aider工具有什么优势？
Aider工具可以直接编辑、调试和提交代码，并能够回滚更改和修复测试失败的问题。
这篇文章的灵感来源是什么？
这篇文章受到Harper Reed的博客和与Paul Underwood的对话启发。
