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通过重构缓解 LLM 辅助软件开发中的可伸缩性挑战：概念拆分与领域驱动设计的分析
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原文中文，约15400字，阅读约需37分钟。
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内容提要
大型语言模型（LLM）在软件开发中具有自动化和加速代码生成的潜力，但在处理大型代码库时可能出现性能下降和代码质量问题。通过应用关注点分离（SoC/SRP）和领域驱动设计（DDD）等重构原则，可以改善代码结构，提升LLM的上下文管理和代码理解能力，从而提高生成和修改的效率。尽管实施这些策略面临挑战，但它们为解决LLM在复杂项目中的局限性提供了希望。
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关键要点
- 大型语言模型（LLM）在软件开发中具有自动化和加速代码生成的潜力。
- LLM在处理大型代码库时可能出现性能下降和代码质量问题。
- 应用关注点分离（SoC/SRP）和领域驱动设计（DDD）等重构原则可以改善代码结构。
- 通过重构可以提升LLM的上下文管理和代码理解能力。
- LLM在生成初始代码方面表现出优势，但在持续演进和扩展时面临挑战。
- 本报告旨在评估SoC/SRP和DDD重构技术对LLM辅助软件开发的可行性和有效性。
- LLM在大规模代码生成和修改方面的局限性包括性能下降和代码质量问题。
- 有限的上下文窗口限制了LLM在大型代码库上的性能。
- LLM生成的代码可能存在冗余、低效、可维护性差和正确性问题。
- 修改现有大型代码库时，LLM面临上下文理解和保持一致性的挑战。
- 重构是改善代码结构的过程，关注点分离和领域驱动设计是关键原则。
- 关注点分离（SoC）和单一职责原则（SRP）有助于模块化管理复杂性。
- 领域驱动设计（DDD）强调与业务领域的紧密结合，促进技术团队与领域专家的协作。
- 将重构方法应用于LLM生成的代码可以提高可伸缩性和可维护性。
- 重构后的代码结构可能增强LLM的上下文管理和代码理解能力。
- SoC/SRP和DDD在不同抽象层次上运作，前者关注技术职责，后者关注业务领域。
- 实施重构面临成本、LLM理解架构指令的能力、识别重构边界等挑战。
- 建议采用混合方法，优先考虑结构，进行迭代重构，并保持人类监督。
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