大型语言模型（LLM）可以通过自动生成文本、适应特定格式和减少重复性任务，显著简化内容生成。 开发人员可以使用 LLM 生成草稿、代码注释、文档或面向用户的内容（如电子邮件或产品描述）。 例如，LLM 可以通过分析代码结构和函数参数来生成 API 文档，从而节省开发人员手动编写的时间。 同样，它可以将技术规范转换为逐步说明来起草用户手册。 通过处理这些任务，LLM 使开发人员能够专注于更高优先级的工作，同时确保内容类型的一致性。
LLM 还可以通过提供上下文相关的建议和修改来提高内容质量。 例如，他们可以检查技术文档的清晰度、标记不明确的术语或为非专业受众建议更简单的措辞。 开发人员可以使用 LLM 来改进应用程序中的错误消息，确保它们既信息丰富又用户友好。 此外，LLM 可以保持多个文档的一致语调，例如将发行说明与公司的品牌指南对齐。 GitHub Copilot 等工具通过生成与项目现有风格匹配的代码注释来证明这一点，从而减少代码审查期间的认知负荷。
最后，LLM 擅长扩展重复性或模板化任务的内容生产。 开发人员可以自动生成测试数据描述、支持票证回复或 UI 原型的占位符文本。 例如，电子商务平台可以通过输入尺寸、材料和用例等基本属性，使用 LLM 创建数百个产品描述。 LLM 还可以在特定领域的数据（例如内部 wiki 或过去的支持票证）上进行微调，以生成高度定制的内容。 这种适应性使它们对于需要快速迭代的项目很有价值，例如生成 A/B 测试着陆页的多个版本或将内容本地化为不同的语言，同时保持技术准确性。