主要观点：AI 编码助手有其帮助之处也有局限性，通过多个任务示例展示其在不同代码类型解释和代码审查方面的表现，强调要给语言模型足够上下文。
关键信息：

• 介绍了不同的 AI 编码助手设置及使用的模型，如 Ollama 和 LMStudio 等。
• 分别进行了解释 Kubernetes Yaml、Java 代码、Regex、Cron Expression 和审查代码等任务，展示了 AI 助手的响应及分析。
• 得出 AI 编码助手在解释多种代码类型方面表现较好，提供足够上下文很重要，且在审查代码方面也有一定作用的结论。
  重要细节：
• 在解释 Kubernetes Yaml 时，不同提示得到的响应及分析其正确性。
• 在解释 Java 代码时，使用特定设置和提示得到的响应及分析。
• 在解释 Regex 时，通过不同文件和提示的响应及分析。
• 在解释 Cron Expression 时，不同提示下的响应及分析，包括对 Spring Scheduling 相关的处理。
• 在审查代码时，指出原始代码的问题及后续改进的响应和分析。