Harper Reed 描述了他如何用大型语言模型（LLM）来帮忙写代码的过程。
这个过程显然是他经过深思熟虑的，而且已经发展了很多，还在不断改进。
Harper 在开始一个新项目时，会先进行头脑风暴，目的是制定一个详细的计划：
- 他让 LLM 一次只问一个问题，这样他们可以一步步地完善这个想法。
- 每个问题都基于他之前的回答，最终目标是形成一个详细的计划，可以交给开发者去实现。
最终的结果会保存为一个叫 spec.md 的文件。然后，他会用一个推理模型（比如 o3 或类似的模型）生成一个 prompt_plan.md 文件，里面包含 LLM 生成的不同步骤提示，还有一个 todo.md 文件，里面是更具体的任务步骤。这样，代码编辑模型可以在工作时参考这些列表，这是一种巧妙的方法，可以在多次调用模型之间保持状态。
Harper 已经尝试过用不同的模型和工具来做这件事，但现在他主要用 Claude 来复制粘贴，并用 repomix（类似于他自己的 files-to-prompt 工具）来辅助。
效果如何呢？ 他的待办事项清单现在是空的，因为他已经把一切都搞定了。他一边看电影或做其他事情，一边不断思考新点子并付诸实践。这是他多年来第一次有时间去研究新的编程语言和工具。这让他拓宽了编程的视野。
他还分享了很多关于如何用 LLM 处理现有大型项目的经验，包括一些非常有用的提示示例。
最后，Harper 呼吁社区行动起来： 他花了很多年独自编程，也试过结对编程和团队编程。他发现，与人合作总是更好的。但这些工作流程对团队来说并不容易使用。机器人之间会发生冲突，合并过程很麻烦，上下文也很复杂。
他真心希望有人能解决这个问题，让 LLM 编程变成一种多人协作的体验，而不是单打独斗的黑客行为。他认为有很多机会可以解决这个问题，并让它变得更好。
点击标题见原文