主要观点：大型语言模型擅长生成和编辑代码，目前是 AI 的“杀手级应用”，但代码库增大时会出现问题，编辑器内完成仍是 AI 辅助编程的黄金标准。保罗·格雷厄姆认为某些编程语言更强大，作者认为以表达做 X 的程序需要多少标记可作为 AI 辅助编程能力的代理，举例对比 Python 和 Golang，指出 Golang 样板代码多易达标记限制，而 Ruby 用尽可能少的标记表达特征且可读，适合大型语言模型，同时提到应使用类型语言弥补大型语言模型的不足，可继续使用 Javascript 和 Python 因其在训练数据中占比大，且 Ruby 这种“人类”语言可能成为机器人的语言。
关键信息：大型语言模型在代码生成方面的现状及问题；保罗·格雷厄姆关于编程语言力量的观点；以标记数衡量 AI 辅助编程能力；Python 和 Golang 的对比；Ruby 的特点及优势；使用类型语言的必要性。
重要细节：工具写代码在代码库较小时效果好，大型模型存在有效上下文窗口限制；Golang 样板代码多，Python 能在较少标记内完成；Ruby 注重简洁优雅表达程序；类型语言可弥补大型语言模型测试代码的不足；Javascript 和 Python 在 LLM 训练数据中的优势。