是的，大型语言模型 (LLM) 可以有效辅助开发者完成编码任务。它们分析现有代码库和文档中的模式，生成、解释或修改代码片段。诸如 GitHub Copilot（由 OpenAI 模型提供支持）和 ChatGPT 等工具已被广泛用于自动化重复性任务、减少样板代码并提供上下文感知的建议。例如，编写 Python 函数的开发者可以使用“# 按日期对字典列表进行排序”这样的注释提示 LLM，模型可能会生成带有 lambda 键提取功能的适当 sorted() 代码。这在遵守特定语言规范的同时，加快了开发速度。
然而，LLM 也有局限性。它们可能会生成语法正确但逻辑有误的代码，尤其是在复杂或小众场景下。例如，LLM 可能会生成一个渲染列表的 React 组件，但未能正确处理状态更新，从而导致意外的重新渲染。它们也缺乏对项目特定需求的深入理解，因此生成的代码可能无法与现有架构干净地集成。安全风险是另一个问题：在公共代码上训练的模型可能会建议易受攻击的模式，例如使用已弃气的库（如使用 md5 进行哈希处理）或不安全的 API 调用。开发者必须彻底审查和测试 AI 生成的代码，将其视为初稿而非最终解决方案。
为了有效利用 LLM，开发者应专注于定义明确、重复性强的任务。例如，生成单元测试模板、在不同语言之间翻译代码（例如 Python 到 JavaScript）或编写文档。诸如 Amazon CodeWhisperer 或 Tabnine 等工具可直接集成到 IDE 中，提供与项目上下文对齐的实时建议。将 LLM 与静态分析器（如 ESLint）或安全扫描器（如 Snyk）结合使用有助于及早发现错误。虽然 LLM 不会取代人类的判断，但它们擅长减少繁琐的工作——例如配置 Webpack 设置或草拟 Dockerfile——从而让开发者专注于更高级的设计和问题解决。关键在于利用它们的速度，同时保持监督。