理解债：LLM 生成代码的隐形威胁

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越来越多人报告的一个现象是：开发人员修改或修复大型语言模型生成的代码所需的时间在增加。

如果你曾经从事过其他人（也许是几十年前）编写的遗留系统，你会认识到这种现象。在我们能够安全地修改代码之前，我们首先需要理解它——理解它做什么，以及经常需要理解它为什么这样做。从这个意义上讲，这并不是什么新鲜事。

新的是问题规模的扩大——高速代码生成器向数百万个项目大量倾倒未曾审查的代码。

关心质量的团队会花时间审查和理解（大多数情况下，还会重新编写）LLM 生成的代码，然后才能进入仓库。这会减缓整个过程，以至于使用 LLM 编码助手节省的任何时间往往被下游的工作量所抵消。

但一些团队选择了不同的方法。他们是提交没人审查过的代码的团队，这些代码只是被仓促地测试过——如果有测试的话。显然，这样的团队为数不少。

当团队生成代码的速度超过他们理解代码的速度时，就会产生我所谓的"理解债务"。如果软件被使用，那么很可能在某个时刻这些生成的代码会需要修改。"A.I."的倡导者会说"我们可以让工具来做这件事"。这也许有 70% 的时间是有效的。

但那些大量试验过使用 LLM 进行代码生成和修改的人知道，有些时候工具就是无法完成任务。

"末日循环"（Doom loops），当我们一遍遍地试图让某个 LLM 或各种不同的 LLM 修复一个似乎无法解决的问题时，这是使用这项技术的日常体验。任何声称这种情况从未发生在他们身上的人，要么运气特别好，要么在说谎。

可以肯定的是，我们会有很多次需要自己手动编辑代码。"理解债务"就是我们首先需要花费的额外时间来理解这些代码。

而我们正面临着一个快速增长的理解债务山峰。

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