这篇文章主要探讨了大型语言模型（LLMs）对软件开发的影响，以及与布鲁克斯（Brooks）的“没有银弹”理论的关系。

主要观点：

• 布鲁克斯认为软件开发的本质决定了生产力不会有更大的提升，四十年来软件历史证明了这一观点的可靠性。
• 像LLMs这样的技术被认为是寻找“银弹”的尝试，类似于之前的4GL，但不太可能成功取代软件开发者。
• LLMs可以作为“专家助手”增加价值，但由于无法影响本质复杂性，不能带来数量级的改进。
• 软件开发的主要活动是创建可计算模型，生产力提升通常只关注将设计转化为代码，而忽略了模型创建。
• 4GL在特定领域取得了成功，但由于在维护阶段的成本问题，未能完全取代通用编程语言3GL。
• 对于LLMs在软件开发中的应用，自动编程（AI Developers）不太可能在未来10年内取得成果，而专家系统（AI Assistant）已经产生了效果，能减少开发的偶然复杂性，但不能解决本质复杂性。

关键信息：

• 软件开发的两个方面：本质复杂性（建模解决方案）和偶然复杂性（将模型转化为代码），生产力提升主要来自减少偶然复杂性。
• 编程语言的 generations：从机器码到高级语言，4GL在特定领域有用，但未能占据主导地位。
• 4GL时代的工具如CASE工具、工作bench和环境等都存在问题，最终被框架所取代。
• DSL革命也未能实现其最初的目标，DSLs在稳定的领域效果较好，但在技术变化和维护方面存在困难。
• Prompt Engineering在LLMs中的应用面临诸多问题，如可修改性、工具支持、功能集和入职培训等，目前看来不太可能实现自动编程的目标，更可能作为AI Assistant发挥作用。

重要细节：

• 介绍了软件开发领域中关于LLMs的三种主要观点：AI Developers、AI Assistant和AI Winter，以及它们对软件开发者职业生涯的不同影响。
• 详细阐述了4GL在不同场景下的应用和局限性，以及它为何未能取代3GL。
• 分析了各种尝试提高软件开发生产力的方法，如CASE工具、DSLs等，并指出它们的失败原因。
• 探讨了LLMs在自动编程和专家系统方面的应用，包括其面临的问题和可能的解决方案。
• 强调了开发者在使用AI工具时需要注意的问题，如工具链、代码维护等。

总之，尽管LLMs在软件开发中可能有一定的作用，但不太可能像一些人所声称的那样带来革命性的变化，软件开发者的角色在可预见的未来仍将是必要的。