如果你一直要求法学硕士“写出更好的代码”，他们能写出更好的代码吗？
Max Woolf 进行了非常有趣的探索，他从要求中等复杂性 Python 挑战的提示开始 – “ Given a list of 1 million random integers between 1 and 100,000, find the difference between the smallest and the largest numbers whose digits sum up to 30 ” – 然后不断回复“ write better code ”，看看发生了什么。
有用！有点……它并不像“每次你都会得到更好的代码”那么简单 – 改进有时会引入新的错误，并且通常倾向于更冗长的企业模式 – 但模型（在本例中是克劳德）确实开始深入研究优化像 numpy 和 numba JIT 编译一样可以加快速度。
我曾经发现告诉法学硕士“做得更好”的效果完全令人惊讶。从那时起，我就明白了它的工作原理：法学硕士实际上是无状态的，因此您执行的每个提示都被视为一个全新的问题。当您说“编写更好的代码”时，您的提示会附带之前对话的副本，因此您实际上是在说“这里有一些代码，请提出改进方法的建议”。事实上，LLM 自己编写了前面的代码，这一事实并不重要。
最近，我利用法学硕士的烹饪灵感获得了很多乐趣。 “给我一个鳄梨酱的食谱”，然后重复几次“让它更美味”，结果就主题产生了一些奇怪而有趣的变化！
标签： max-woolf 、提示工程、人工智能辅助编程、生成人工智能、人工智能、 llms 、 python
原文： https://simonwillison.net/2025/Jan/3/asking-them-to-write-better-code/#atom-everything