06|LLM如何辅助软件交付?
徐昊
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你好,我是徐昊,今天我们来继续学习 AI 时代的软件工程。
上节课我们介绍了在不同的认知行为模式下与大语言模型(Large Language Model,LLM)不同的交互模式。我们可以通过提示词模版建立任务和流程,来应用显式知识和充分学习的不可言说知识;通过已经提取完成的思维链,指导知识生成、产生任务列表,以消费不可言说知识。
那么通过 LLM 辅助的不同认知模式,真的会带来效率的提升吗?这是我们今天讨论的问题。
通过自动化带来的效率提升
可以看到,在这个模板中 API 要求的部分与需求背景部分是正交的。也就是说,无论针对何种需求背景,都可以依照同样的 API 要求,进行任务的操作。那么,对于 API 要求这部分的知识提取,就是可复用的知识。
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本文探讨了如何利用大语言模型(LLM)辅助软件交付,以及其带来的效率提升。在清晰认知模式下,LLM通过知识复用与任务模板实现任务自动化,提高了效率。在庞杂认知模式下,LLM通过思维链形式提取不可言说知识,实现了知识的高效传递,对整个团队带来了效率的巨大提升。文章还探讨了LLM在复杂认知模式下的应用,以及LLM辅助的知识工程。通过缩短反馈周期,LLM消除了复杂认知模式中的瓶颈,极大提高了行为效率。此外,文章还介绍了LLM辅助下的知识工程,以及不同的prompting技巧在具体交互时带来的效率差异。总的来说,LLM在软件交付中不仅提高了个人的效率,更重要的是通过知识的高效传递,对团队的效率产生了积极影响。
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- 临风置顶之前老师给我的留言回复LLM对复杂模式的帮助比庞杂模式大,还不是很理解,今天算是揭晓答案了。庞杂模式是对不可言说知识的提炼和拆分,直接自己写和让LLM帮忙效率是差不多的。但复杂模式不同,复杂模式之前的困难是在于探测-感知-响应的循环过慢,导致知识提取的效率过慢,而LLM因为已经掌握了大量知识,可以作为个人的一对一指导老师,效率自然就提高了不少。 不知道大家注意到了没有,我觉得今天这篇文章的核心词是“复用”。过去我经常感慨,上个世纪的程序员为什么这么厉害,一个人就能完成一个软件的开发,而现在的人就只会调接口,已经丧失了从零编写一个软件的能力 。除了这些大神本身天赋异禀之外,可能更大的原因就在于复用,我们这代人,必须要基于现有的框架体系内去拓展,现实已经证明重复造轮子是低效且缺乏价值的。但为了复用已有的框架,我们要学大量个人品味的东西,而不需要接触代码底层的更核心的东西,诸如为什么是用注解定义而不是xml定义,为什么这个地方实现用组合而不是继承,为什么用双引号而不是单引号,为什么是用Java而不是go等等。 复用本来是为了解决多人协作重复造轮子的低效,反而又增加了新的学习负担。但LLM可能会重新改变这一局面,当LLM可以通过更高效的方式对不可言说知识进行复用,我们就不用去学习每个人框架开发者的品味,不用去在意开发语言或框架,而这正是未来软件发展的方向。
作者回复: 复用减少了编码成本 增加了学习成本 所以只有能提升认知的复用 才是真复用
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