你会让 LLM 同时编写测试和代码吗?
摘要
Lobsters 上的一场讨论:是否允许团队让 LLM 同时编写生产代码和测试,作者考虑在团队规范中加入一条限制,规定 AI 只能生成两者之一,以避免结果出现同义反复和过度工程化的问题。
<p>我很好奇其他人对此持什么立场?或者大家在这方面有什么经历?我正在考虑在我们的 values.md 中加入一条规则,规定 LLM 只能大量生成代码或测试其中之一。</p>
<p>我目前正在审查一个合并请求,很明显 LLM 大部分情况下两者都生成了,结果两者高度同义反复。而且我能看出它为了让代码能够写出更多测试,把代码过度工程化了。</p>
查看缓存全文
缓存时间: 2026/10/17 02:47
# 你会让 LLM 同时编写你的测试和代码吗?
来源:https://lobste.rs/s/miwcai/do_you_let_llms_write_both_your_tests_your
我很想知道大家对此持什么立场?或者大家在这方面有什么经验?我正在考虑在我们的 values.md 中添加一条规则:LLM 只能显著地编写其中之一,不能两者都写。
我目前正在审阅一个合并请求,很明显 LLM 基本上既写了代码又写了测试,而且它们高度同义反复。我能看出来,它甚至为了能写更多测试而对代码进行了过度设计。
相似文章
NLNet Labs LLM 政策
NLNet Labs 宣布了一项限制在代码和文档贡献中使用 LLM 的政策,要求披露 LLM 的使用情况,并禁止 AI 生成的代码。
你的LLM不应该是你的编码智能体工作流
主张在编码智能体工作流中,LLM应仅用于推理,而由确定性基础设施处理队列、状态、重试和恢复,这样即使达到使用限制,流程也不会中断。
未来会不会只有一种编程语言?
一篇讨论帖提出:既然大多数代码将由 LLM 编写,我们是否应该专门设计一种面向 AI 的语言——用户只需描述意图和约束条件,而编译器负责决定使用 Go、Java 或 SQL 等语言的具体实现方案。
谁在使用本地LLMs编码时没有采用全自动模式?
本文探讨了开发者在利用本地LLMs编码时,对全自动与手动工作流程的偏好。
选择大语言模型擅长与不擅长的任务
该文章强调,大语言模型在处理模糊判断任务方面表现卓越,但在执行一致性计算时表现平平,因此主张在多智能体系统中实现任务专门化。