大模型写代码能到什么程度
现在的大模型已经能完成相当一部分编码工作：写函数、补全逻辑、重构、写测试、排查报错。但它不是万能的，用对方法效果差距很大。
一个完整的使用流程
第一步：把事情说清楚
不要只说"帮我写个登录功能"。要提供：
- 技术栈与版本
- 现有代码结构
- 输入输出要求
- 特殊限制（比如不能用某库）
第二步：先让它出方案
让它先列实现思路和文件结构，确认后再让它写具体代码。这样能避免写完才发现方向错了。
第三步：小步提交
一次让它写一个模块或一个函数，不要一次要一整个项目。小步交付更容易发现错误。
第四步：必须自己跑测试
生成的代码不能直接上线，必须本地跑一遍。重点关注边界情况和异常处理。
常见问题与对策
| 问题 | 对策 |
|---|---|
| 代码磎磎但跑不通 | 让它逐行解释并自查 |
| 用了不存在的库 | 明确指定依赖和版本 |
| 修改后破坏了原逻辑 | 提供完整上下文，要求最小改动 |
| 反复循环修正 | 换模型或重新描述需求 |
哪些活适合交给它
- 写重复性的样板代码
- 写测试用例
- 格式化、重构、改名
- 解释看不懂的代码
- 写文档和注释
哪些活不要完全依赖它
- 核心业务逻辑的正确性判断
- 安全相关的代码（鉴权、加密）
- 性能和并发控制
- 生产环境的配置
总结
大模型是很好的编码助手，但它更像一个反应很快、经验不稳定的初级工程师。需求描述得越清楚，代码质量越高；测试做得越充分，风险越低。