某种程度上来说，相当于是把代码和文档组合到一起了，做到了当年UML想做但没做到的事。现在自己的工作流也和这个比较类似：先用注释把这段代码的逻辑写出来，然后再让AI完成，如果这个能用一个框架来实现，感觉还是能省一些事的。
不过这个黑盒也是真的黑盒，估计很难进入大厂的生产环境，毕竟谁review谁负责，没人愿意为AI背锅。
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还真是，生产环境不好保证
但是可以参考编译语言：编写时这么写，编译器首先对这种AI块进行”编译“（写一段代码替换），这样就有保障了
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好奇这份工作会如何让人 review 到 AI 生成的代码本体，以及如何固化底层的代码实现
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运行时调 LLM 成本会很高吧。。
如果能在“编译”（预处理）时或者第一次运行时就调用一遍然后持久化生成的代码片段，感觉应该还可以接受
这个肯定还是以编译的方式进行的，运行时调LLM的话成本高而且不可控。
感觉可以参考这种实践：把带有with AI的源文件作为一种DSL来进行维护，就像是protobuf的.proto文件一样，然后使用专门的工具来生成具体的代码（也就是编译这个DSL了）
真正起作用的是生成的代码而不是这个DSL，程序员和reviwer对生成的代码负责，这样既解决了责任分配问题，还保留了vibe coding的痕迹，便于后续维护