Reddit 网友实测：主流 LLM 默认连 120 行文件上限等基本工程规范都不遵守
Badjaniceman · reddit · 2026-09-23
一位前 C/C++ 程序员在构建小型应用作为模型能力基准时发现，当前主流 LLM 默认不遵守最基本的软件工程与项目管理规范——如文件长度限制、目录结构等——除非用户明确写入提示词。他测试了 Hermes、DeepSeek Harness、Little-Coder 和 Arena AI Code Mode 等多个 harness，均未内置这类约束。
他把编程理解为“用高度结构化的语言精确描述过程”，认为前沿实验室理应把这些通用规则烘焙进系统提示词或 RL 训练中。为此他分享了自己手工制定的一组规则，可直接放进首条提示词：
- 仓库根目录不超过 12 个可见条目：只保留目录节点、README/.gitignore 和主依赖清单，工具配置移入子文件夹。
- 单文件不超过 120 行（约 2500 字符）、单文件夹不超过 7 项：按领域逻辑拆分（如 checkout.ts → checkout/{cart,tax,discount,total}.ts），而非机械按行数切片。
- 函数体不超过 40 行、缩进最多 2 层：需要解释性注释的代码块应抽取为独立函数，例如 handleOrder() 内含 parseOrder()、calcTotal()、sendReceipt()。
他的结论是：当前聊天机器人更像令人印象深刻的技术 demo，而非打磨完成的产品，仍需要大量人工引导和手工构建的流水线。
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