经过几个月使用LLM编程，主要用过chatgpt，cursor（claude)，deepseek三个AI编程工具，现在是chatgpt和cursor用的比较多。分享一下个人的一些感受：

1. 保持简单。不要想着用LLM一下子解决很多问题、调用很多工具，自动化完成多么复杂的任务。而是要尽量保持每次LLM调用只完成简单的任务。随着LLM升级，很多应用可能会直接被淘汰掉，所以构建随着LLM变强而仍然能够很好发挥作用的应用很重要。这要求在开发时不能把注意力过多放在应用上面，而是应该关注一个个足够简单的任务点。

2. 要阅读工具产生的代码。cursor这种经过prompt工程优化的工具写的代码相对单纯用LLM要复杂，添加了许多冗余的代码。如果完全不看或者少看代码，会发现最终生成的代码系统难以维护。所以在使用LLM编程工具时要时刻盯紧工具工作的过程，确保生成的代码有良好的可维护性。

3. 了解不同工具的风格。所有的聊天LLM产品多少都有经过propmt处理，所以在使用的时候应该心里知道LLM对我们的prompt做了适当处理和解读，可能会添加一些prompt工程师自己的偏好内容。所以使用不同的LLM产品，会发现他们给出的答案各自有各自的风格。

4. 搭建框架、关注数据结构。如果不是很熟练的程序员，构建程序的流程应该是”搭建系统框架 -> 定义数据接口/梳理清楚数据流 -> 搭建核心功能模块 -> 系统完善“。数据流是核心，对于数据结构要有很好的规划，可以节省很多时间。要有耐心一步一步跟LLM对话、协作，在有一个大致框架后，从数据结构到单一功能模块各个击破。