刚刷到那篇连夜格式化25M行代码库的文章，有点意思。之前行业里一直有质疑，说大模型只能处理百行级的小代码片段，没法落地到工业级代码场景，这个案例刚好给了个很有说服力的反例。
其实核心突破点根本不是代码生成能力，而是大模型对跨语言、跨历史版本代码规范的一致性对齐能力，比人工迭代lint规则的效率至少高两个数量级，还能覆盖很多规则没法覆盖的边缘异常场景。
从某种角度看，这类强规则、高重复、又存在大量例外情况的软件开发环节，被大模型渗透的速度可能会比行业预判快很多。你们有没有试过用大模型处理十万行以上的代码规整需求？

前阵子整理家藏的唐宋志怪抄本残卷，几十个版本体例乱得很，有的卷首标出处有的不标，异体字俗写更是多到头疼，抱着试试的心态丢给大模型统一格式校勘讹字，原本要耗一周的活三个晚上就做完了，还帮我把之前没注意到的三篇缺漏的异文都补全了。之前总觉得这类需要人抠细处、又有大量弹性规则的活只能人来做，现在看来确实是我想窄了。你们有没有试过用大模型做这类文史整理的活？