朋友们，你有没有想过，那些看似高大上的AI模型，其实也能被我们“PUA”，从而让代码质量蹭蹭蹭往上涨呢？
最近，我看到一个特别有意思的研究，简直刷新了我对AI编程的认知，迫不及待想和你分享一波。
一、AI编程的潜力初现
这几年，AI可是火得一塌糊涂，尤其在编程领域，大家都在琢磨怎么利用AI来提升效率。不过，AI编程一直没达到完美的地步，总感觉还有提升空间。
BuzzFeed的资深数据科学家MaxWoolf就搞了个实验，结果发现，只要我们不断给大型语言模型（LLM）“灌输”要写更好代码的想法，AI还真能给我们惊喜。
二、实验过程揭秘
一开始，他给模型出了个编程题：从一百万个随机整数里，找出各位数之和为30的最小值和最大值的差。
Claude倒是给出了代码，但Woolf觉得还能再优化。于是，他就开始“PUA”了，每次生成代码后，都让Claude朝着“写更好代码”的方向迭代。
第一次迭代，Claude把代码改成了面向对象的Python类，还优化了两项，速度直接提升了2.7倍。
第二次，又加了多线程处理和向量化计算，速度飙升到基础版的5.1倍。这操作，简直不要太厉害！
三、迭代的潜力与局限
不过，随着迭代次数越来越多，代码质量提升的速度开始慢下来。
后面几次，模型虽然尝试用JIT编译、异步编程这些高难度动作，但有时候反而把性能给拖累了。
这就告诉我们，虽然AI通过迭代能提升代码质量，但也不是无限制的，怎么设计提示词、怎么平衡性能和复杂性，这可是个大学问。
四、有什么好用的AI软件？
聊了这么多AI编程的事儿，你是不是也想试试用AI来提升自己的编程或者其他工作呢？市面上其实有不少好用的AI软件，能帮咱们大忙。
比如，我最近发现了一个超棒的AI软件——“AI写作宝”。无论是编程思路的梳理、代码片段的生成，还是项目文档的撰写，它都能轻松搞定。
而且，它的操作特别简单，你只需要输入一些关键词或者描述，它就能快速给出你想要的内容。
通过不断地“PUA”大模型，我们不仅能提升代码质量，还能在工作中找到更多便捷和高效的解决方案。
