我们应该比模特还累

我们应该比模型更累 May 28 2026 最近，当我使用代理代码生成时，我一直感觉自己失去了对所编写代码的控制。当我完成一次代理会话时，我得到了编写代码的所有外在迹象，但没有得到我们手工编写代码时发生的内部过程。作为快速入门，人脑有多种类型的记忆：短期记忆、工作记忆和长期记忆。短期记忆会临时收集信息并快速处理它，就像 RAM 一样。长期记忆包括您之前学过并隐藏的内容，例如数据库存储。工作记忆从短期记忆和长期记忆中获取信息，并将它们组合起来合成或处理信息并提出解决方案。当我们编写代码时（我们所说的“编写”通常指的是阅读别人的代码）所有这些过程都会同时在我们的大脑中进行，以试图帮助我们理解编程环境。这并不奇怪。默认模式下的代码生成与技能保留是对立的，特别是因为它的用户体验可供性让人想起老虎机：你拉动杠杆，你就会得到奖励（编码问题的解决方案）。在某些方面，我们已经用一系列代币取代了社交媒体源，我期待着十年后阅读这些论文。从仅仅生成答案到有意识地使用该工具确实需要付出额外的努力。当我在 X 上发帖时，Oz 提出的一件事是我自己重写了部分代码，感觉自己从一次代理会议中摆脱了脑雾。受到这个建议、这篇论文、关于放慢速度的想法、使用人工智能更慢地编写更好的代码以及米切尔的采用之旅的启发，我一直致力于更谨慎地使用该工具，并在开发中增加摩擦。到目前为止，以下是对我有用的方法：自己编写初始实现并要求代理审查代码，然后逐条评论并手动进行更改使用代理不断询问我不理解的代码片段，并提取相关文档和 PR。要求代理考虑实现两种方法并在它们之间进行选择，然后批评另一种方法 与另一个人讨论代理建议的实现 在我花了 20 分钟解决问题后才开始使用代理 回去阅读书籍和学术论文 重新实现基本数据结构 所有这些都通过增加摩擦而在短期内否定了 LLM 生成的代码的所谓加速效果，但从长远来看，使我更好地使用该工具，因为它们巩固了我自己的基础，而不是基础模型的基础。我们应该比模特更累。 #学习#llms