用gpt代码实现快，但是否高效因人而异吧，比如省出的时间会不会在testing和merging过程中debug的时间又多出来呢？或者说加上gpt来debug，综合才高效？
我理解对于gpt问对问题这个最关键，但会提问本身就是一个很大的挑战，老兄能否提点一二？

【 在 lvsoft 的大作中提到: 】
: 不是，我说的我朋友做的版本是纯rust的，我这里贴的是我的例子。我这个例子并不是从零写一个实现，而是直接整合开源实现，难度没他那个例子大。但我这个例子一是总共就用了5天左右，二是这个时候我对gpt4还是充满不屑和疑虑的，所以我也没达到最大效率的用法。
: 但你说的问题都不是问题，我朋友的实现是借用了别的成熟项目的testcase的，而且他甚至都发现了别的成熟项目中的testcase的中不符合协议规范的地方。至于架构设计，这个就更不是问题了。谁能跟gpt4比背景知识的丰富程度和经验呢？我另一个请教激光焊接的例子其实已经可以看出一些端倪了，只不过我估计在做的各位也不太懂这个领域所以看不出gpt4的回答，尤其在大方向上是多么的精准罢了。
: 比如我特地问他空压机的选型，这么多种类型他没给我推荐最大路货的活塞式，而是推荐了螺杆式，并且精准的推荐了双螺杆规格。这个就是架构能力的体现。
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