作者探讨了编写README文件以同时有效服务于人类读者和大型语言模型(LLM)的挑战。他们发现LLM倾向于生成冗长的文本,包括不必要的解释,因为它们无法理解隐含的人类上下文。为解决此问题,作者尝试将内容区分开来,供人类和LLM阅读,并将LLM特定的信息放在折叠部分。然而,这种方法被证明很困难,因为作者自己的阅读习惯和修订过程很难转化为LLM内容的句子级规则。最终,作者意识到他们一直在为LLM爬虫优化README,假设代码库被克隆的次数比被人类查看的次数多,而这一前提最近已经改变。 AI
影响 开发人员可能需要调整文档策略,以有效地与人类用户和AI工具进行沟通。
排序理由 该条目是一篇评论文章,讨论了为人类和LLM编写文档的挑战。
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