#文本描述

13小时前

在AI coding的整体 token 输入和输出里，有一个普遍性的规律，就是代码的部分占比越低，那么代码的质量也就越好。量变可以引起质变，但这个量要堆得多，而且不是堆代码的量。但现在很多模型的问题是，可能是在训练阶段代码的比重过多，他们经常输出着输出着就一个劲的只往代码的方向去干。如果不是我们通过提示词构造的agent或者其他一些外部环境打断他，他会越写越来劲。不是说代码写得多，他就一定错。而是比例要降低，需要有大量的其他文本性的描述来反复的理清所有细节，一次又一次的推敲，一次又一次的在不同的方案中确定，反反复复地游走于整体和微观，从不同的视角来审视问题。一定要想办法用提问，或者写文档，或者读文件，或者让他再看一看，或者上网找参考，这些都是成熟有效的方法，总之，拿别的东西来降低代码的比重。这不是一个严格的因果关系，但在大多数流程中是高度相关的。代码之外的东西给得越多，代码的比例就越低，也就往往写得越好。就这么简单。

#AI Coding #代码质量 #文本描述 #降低代码比重 #提示词构造