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Justin Yan
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自力
Justin Yan 认为，虽然 GitHub Copilot 等 AI 代码生成工具已推出多年，但实际使用效果并不理想，其功能主要局限于修复少量代码或格式化代码，难以成为日常写代码的真正助手。他认为 Claude 3.5 Sonnet 的表现则更为出色，能够根据自然语言指令生成可用的代码和函数，甚至可以根据 UI 截图生成 Swift UI 代码，极大地提高了编程效率。然而，他也指出 Claude 3.5 Sonnet 生成的代码并非总是最佳实践，需要人工检查和修改，尤其是在处理复杂逻辑和边界情况时，需要用户提供充分的背景信息和边界条件。此外，他还强调，要有效使用 Claude 3.5 Sonnet，用户需要具备丰富的编程经验，才能识别潜在问题并进行有效配合。
自力则认为，GPT-4 等通用大模型在代码生成方面也存在局限性，例如无法通过自然语言进行精准调优，修改代码时容易修改多行代码，而非单行。相比之下，Claude 3.5 Sonnet 的表现更为出色，能够理解并修改特定代码行，而不会修改其他代码行，并且能够理解多个文件之间的联系，根据需求修改代码。但他同时也指出，Claude 3.5 Sonnet 在处理 UI 图像和复杂逻辑时，仍然存在不足，生成的代码可能并非最佳实践，需要人工检查和修改。此外，他还强调，使用大模型生成代码的适用人群取决于用户对代码质量的要求和迭代需求，经验丰富的程序员才能更好地利用 Claude 3.5 Sonnet 的优势，而对于经验不足的程序员，则可能面临代码质量和安全风险。
对于非程序员而言，是否需要配备 Claude 3.5 等 AI 代码生成工具，取决于团队效率提升的需求。虽然 AI 代码生成工具可以提高效率，但如果使用者不理解最佳实践，则可能埋下隐患，甚至可能导致代码质量下降和安全风险。因此，需要谨慎评估 AI 代码生成工具的适用性和潜在风险。
Deep Dive
本段讨论了 GitHub Copilot 的局限性，虽然它拥有庞大的代码库作为训练素材，但实际使用中效果并不理想，只能用于一些简单的代码修改或格式化，无法成为日常的代码编写助手。
- GitHub Copilot 使用体验不佳
- 主要局限于代码修改和格式化
- 无法用于生产环境代码编写
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