作者反思了像Claude这样的大型语言模型（LLM）如何从根本上改变了他们阅读和理解代码的方式。起初作者对依赖AI持谨慎态度，但现在他们经常使用LLM来完成诸如总结代码库、调试错误堆栈跟踪以及理解Copilot等工具生成的代码。这种转变将“接受并验证”的方法置于比以往“理解然后编码”的方法更优先的地位，从而提高了生产力。然而，作者指出，AI生成的代码并非总是可靠的，尤其是在处理频繁更新的库、项目特定逻辑和安全敏感代码时，这些领域需要回归手动代码检查。最终，作者将LLM视为代码的“望远镜”，对于宏观概览很有用，但在需要深入理解或关键任务时，不能替代详细的手动分析。 AI
影响 LLM正将开发者的工作流程转变为“接受并验证”模式，提高了生产力，但需要仔细辨别关键代码。
排序理由 个人反思AI工具如何改变特定的专业工作流程。
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