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我当前的大语言模型代码生成工作流程
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原文英文，约600词，阅读约需3分钟。
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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。
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关键要点
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 当前使用的工具包括Perplexity API Pro、GitHub Copilot、Continue Plugin和Aider。
❓
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。
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