Rust 开发中嵌入 LLM 生成代码？Reddit 热议背后的效率陷阱与争议

最近，在 Rust 社区的 Reddit 板块上，一场关于在软件项目中是否应该使用 LLM 生成代码的讨论引发了广泛关注。一位开发者分享了自己的亲身经历和观点，他最终决定放弃将 LLM 生成的代码纳入实际项目，尽管他认为 LLM 在其他方面仍大有可为。这背后的原因究竟是什么？

核心观点：生成代码得不偿失

这位开发者的核心结论很明确：完全抛开 LLM 来编写项目代码，反而让开发过程变得更轻松、更高效。他认为，LLM 最多只能辅助完成大约 10% 的开发工作，并不适合扮演“初级开发者”的角色来直接产出项目核心代码。

主要问题：为何LLM生成的代码不好用？

1. 代码质量趋于平庸

虽然当前的 LLM 已经能够生成出可以编译通过的 Rust 代码，但其产出往往存在几个通病：代码冗长、编写草率、设计选择不佳。究其根本，LLM 是一个基于海量互联网数据训练出的预测系统，这注定了它倾向于生成最“平均”、最“中庸”的解决方案，而非精妙、高效的最佳实践。

2. 无法适应迭代式开发流程

软件开发本质上是一个高度迭代的设计过程。开发者通常会将一个大型任务拆解成多个可在3-5天内完成的小模块。然而，真正的挑战和更优的设计往往是在开发推进过程中才逐渐浮现的，包括更好的架构选择、潜在的缺陷以及各种边界情况。这种动态的、基于反馈的迭代过程，很难通过静态的提示词准确传达给 LLM。过度依赖 LLM，最终只能得到“能用但平庸”的代码块，无法实现设计上的优化。

3. 隐藏的时间成本

这或许是最大的陷阱：为了修复 LLM 引入的错误或糟糕设计所花费的时间，常常会超过在初始开发阶段所“节省”的时间。表面上加快了某段代码的编写速度，实际上却为项目埋下了技术债务，从整体上看反而降低了开发效率。

LLM的有效应用场景

尽管对生成代码持谨慎态度，但这位开发者也肯定了 LLM 在其他方面的价值：

• 修复语法错误：在检查括号匹配、遗漏分号等基础语法问题上非常有效。
• 辅助查找Bug：在调试环节，向 LLM 描述异常现象，往往能获得有价值的排查思路。
• 生成样板代码：理论上适用于此场景，但作者调侃道，在 Rust 语言中，其实并没有太多真正意义上的“样板代码”需求。

结论与思考

这场讨论反映了许多开发者在拥抱 人工智能 工具时的矛盾心态。LLM 无疑是一个强大的辅助工具，但其定位需要明确——是“副驾驶”而非“驾驶员”。在追求开发速度和代码质量之间，开发者需要找到平衡点。对于 Rust 这类对安全性和性能有极高要求的系统编程语言，盲目引入 LLM 生成的代码可能风险大于收益。如何更智能地利用这类工具，而避免陷入效率陷阱，是每个技术团队需要思考的问题。

• 讨论原文：https://old.reddit.com/r/rust/comments/1qy9dcs/who_has_completely_sworn_off_including_llm/

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