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社区讨论V2EX 技术

关于大模型的过度设计

目前在高强度使用 GPT 5.6 和 Grok 发现大模型在提出具体的解决方案时,有这样几个特点: 非常倾向于过度设计 为问题引入非必要的复杂度 在实现过程中写一堆测试 我写了一个 Skill ,让大模型围绕以下三个维度“反思”它提出的方案或者观点: 有效性:是否能高质量解决问题 复杂性:是否引入了非必要的复杂度 后果: 是否引入了新的问题 在 Skill 中也定义了大模型提出方案的基线,以及围绕解决方案的排查思路 目前我在多个项目里实测了几天,感觉效果拔群,配合 Matt Pocock 的工作流会更好 欢迎各位…

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