Какие большие языковые модели (LLM) вы используете в своей работе?

В контексте разработки на C++ я не использую LLM как основной инструмент, но иногда обращаюсь к ним как к "продвинутому поисковику" или инструменту для мозгового штурма в специфических сценариях:

1. Поиск и объяснение сложных концепций: Например, можно быстро получить объяснение тонкостей std::memory_order в атомарных операциях или разбор шаблонов проектирования, таких как Type Erasure, с примерами на C++.
2. Генерация шаблонного кода или утилит: Если нужно быстро написать одноразовый скрипт на Python для анализа логов или сгенерировать шаблон класса с соблюдением Rule of Five, LLM может ускорить этот процесс.
3. Анализ и рефакторинг: Можно предоставить фрагмент легаси-кода и попросить предложить варианты его модернизации с использованием современных стандартов C++ (например, замена сырых указателей на std::unique_ptr, использование алгоритмов STL вместо ручных циклов).

Пример практического использования: Допустим, я исследую возможность применения std::expected (C++23) для обработки ошибок вместо исключений. Я мог бы попросить LLM сравнить два подхода на конкретном примере функции парсинга:

// Запрос: "Show me a C++ function that parses an integer from a string using exceptions for error handling, and then rewrite it using std::expected."
// LLM может сгенерировать примеры для изучения синтаксиса и семантики.

Важно понимать, что любой сгенерированный код требует тщательной проверки, особенно в C++, где важны детали управления памятью, исключительная безопасность и аллокации. LLM — это помощник для идей и поиска, а не замена глубокого понимания языка и написания production-кода.