LLM 辅助开发经验总结

🧠 技术概述

技术领域：大语言模型、AI 辅助开发
实践时间：2023-2025年
应用场景：代码生成、技术文档、问题解决

💡 实践经验

1. 代码生成与优化

• 智能代码补全：利用 LLM 提高编码效率
• 代码重构建议：获得代码优化和重构的建议
• 错误诊断：快速定位和解决代码问题

2. 技术文档创作

• 文档生成：自动生成技术文档和注释
• 知识整理：帮助整理技术知识和经验
• 方案设计：辅助系统架构和方案设计

3. 问题解决能力

• 技术难题攻关：提供多种解决方案思路
• 学习加速：快速掌握新技术和框架
• 最佳实践：获取行业最佳实践建议

🛠️ 工具使用

常用工具和平台

• OpenAI API：集成到自定义应用中
• GitHub Copilot：日常开发中的代码助手
• 自定义工具：基于 LLM 的自研开发工具

安全考虑

• 代码安全：确保生成的代码符合安全规范
• 数据隐私：保护开发过程中的敏感信息
• 依赖管理：合理管理 AI 工具的技术依赖

📈 价值体现

通过 LLM 辅助开发，显著提升了开发效率和质量，同时培养了与 AI 协作开发的新工作模式。