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这篇文章无 ai 成分，均为真人编写。

大模型改变了我的开发习惯。

当去修一个 issue， 或者完成一个需求的时候，一般都是更改已有的代码库。

需要了解代码库的结构，要修改的位置，如何更改。最后加一个测试作为 regression test。

有一个典故叫做，改这一行只需要 1 分钟。但是知道在哪里改，为什么要这么改，就不止这 1 分钟。

而在这步，llm code agent 会花非常多的上下文进行 plan（数据来源：交了 20+ 个 pr 观察出来的结论）

人在工作的时候有两个东西很重要，context （上下文）。attention （注意力）。

上下文决定了你在工作时能够记得多少背景知识，有多少进入了你的活跃记忆。注意力则是能保证你能够专心看着在改的那一块。

大模型的上下文比人要大，特别是对于比较新的代码库，能在较短的时间内，把大量代码塞入自己的上下文，然后用工具（rg，ast-grep）找哪里需要更改，然后改。所以大模型在这方面的速度比人快。

人写代码的时候，一般都会用一个编辑器去写。编辑器提供了高亮以及错误诊断，主机提供了编译环境。确保代码能够运行以及通过测试。