Martin Fowler
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我仍然关心代码
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原文英文，约700词，阅读约需3分钟。
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内容提要
Birgitta认为，尽管AI编码辅助工具越来越普及，开发者仍需关注代码质量，尤其在高风险情况下。她强调，LLMs并非编译器，使用生成性AI时需持续评估风险，包括错误影响、发生概率和可检测性。
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关键要点
- Birgitta认为开发者仍需关注代码质量，尤其在高风险情况下。
- 尽管AI编码辅助工具普及，开发者不应忽视代码的重要性。
- LLMs并非编译器，而是推断器，输出不具可预测性。
- 使用生成性AI时需进行持续的风险评估，包括错误影响、发生概率和可检测性。
- 风险评估包括错误影响、发生概率和可检测性三个因素。
- LLMs的幻觉是其核心特征，开发者需警惕潜在问题。
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延伸问答
为什么开发者仍需关注代码质量？
开发者需要关注代码质量，尤其在高风险情况下，以确保代码的可靠性和减少潜在错误的影响。
LLMs与编译器有什么区别？
LLMs不是编译器，而是推断器，输出不具可预测性，无法保证一致的结果。
使用生成性AI时需要考虑哪些风险？
使用生成性AI时需评估错误影响、发生概率和可检测性三个因素，以降低风险。
什么是“幻觉”在LLMs中的作用？
幻觉是LLMs的核心特征，指的是它们在某些情况下产生不希望的输出，开发者需对此保持警惕。
在高风险情况下，开发者应如何处理代码变更？
在高风险情况下，开发者应谨慎处理代码变更，确保充分测试和评估风险，避免在关键时刻出现问题。
如何进行有效的风险评估？
有效的风险评估应考虑错误影响、发生概率和可检测性，确保在开发过程中及时发现和解决问题。
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