随着人工智能技术的迅猛发展，代码生成的模式也在发生深刻的变革。传统意义上的源代码，作为程序修改的首选形式，正面临着由自然语言提示驱动的代码生成理念冲击。提示（prompts）作为向大型语言模型（LLM）输入的核心信息，其地位正在逐渐被重新定义，甚至被视为新的源代码形态。这种思路不仅影响编程流程，更在实际应用中催生出极具创新意义的项目，例如用AI快速编写的键盘质量检测脚本。 传统软件开发过程中，源代码是开发者手工编写和维护的程序文本，它的完整性和可读性是后续修改、复现和维护的基础。理查德·斯托曼曾强调，源代码的本质在于它是“修改程序的首选方式”。
而今，当大型语言模型如ChatGPT被应用于代码自动生成时，开发流程转变成了以自然语言提示为核心的互动过程。开发者提供需求描述或部分功能说明，模型生成对应的程序代码，提示语成了代码生成的真正起点和关键。 以一款旨在测试键盘响应速度和按键顺序精准性的python脚本为例，充分体现了提示即源代码的理念。这款脚本通过循环检测用户输入的“j”、“h”、“g”三个键，依靠它们在键盘上的中心偏右位置，使用户能够用手腕的自然摆动完成连续准确击键，从而检测键盘的轮询性能和输入的时序稳定性。开发者将生成该程序的所有对话内容和核心提示保存在仓库中，而实际的可执行代码则作为构建产物发布，充分体现了代码原始意图和实现过程的分离。 这种思路的独特之处在于，程序的“源代码”不再只是静态的python文本，而是包含了与大型语言模型的交互对话和生成提示文件，这实际上是一段更高层次的软件描述语言。
通过上传对话记录和提示，开发者明确表达了程序的设计逻辑、目标以及生成过程，使代码的可修改性和追溯性提升到了新的维度。代码维护不仅是改写机器代码，更是管理和调整与语言模型的交互策略。 同时，这种方法也面对诸多挑战，其中最大的限制之一是可重复性缺乏保障。由于普通用户界面和模型的随机性，直接重新运行提示可能无法稳定生成一模一样的代码。更为严格的发布规范建议通过API调用，附带确切的模型版本和随机种子，确保生成结果的稳定拷贝。然而，对于一般开发者而言，通过开源仓库保存对话和提示，结合程序构建产物的发布，已经是一种兼顾创新性和实用性的折中方案。
此外，针对键盘检测脚本的具体实现和使用体验也有值得一谈之处。作者建议用户在linux系统上运行python脚本，并聚焦特定组合键的快速循环敲击，以观察键盘响应是否出现卡顿或错位现象。对于左撇子用户，鼓励调整键位序列以保证手腕运动的舒适与自然，这样能更准确反映硬件本身的性能。通过这种人机结合的测试方式，用户不仅能发现自身键盘在高速输入下存在的潜在问题，更能引导后续键盘设计和固件优化。 值得关注的是，这一项目同时展示了如何利用大型语言模型生成的代码结合版本控制系统（VCS）管理。由于代码生成的过程具有互动性和非确定性，维护工作不仅涉及传统代码变更，还包括对应提示文件的同步更新。
开发者分享了使用脚本修改源代码，再同步至模型上下文的实用步骤，促进了人类与AI协作开发的深度融合。 从广义上讲，“提示即源码”的观念正在重新定义软件开发的边界。它打破了人类程序员与机器代码之间的传统隔阂，让语言模型成为新的代码生产者，而人类的提示则成为了程序逻辑设计的载体。这不仅降低了开发门槛，提高了代码生成的灵活性，也带来了对知识产权、代码版权以及代码复现性的全新思考。 在未来，随着技术的成熟和API的标准化，提示中包含的源代码信息将可能成为软件发布的新标准，程序员、测试工程师乃至终端用户都能通过管理和优化提示，实现定制化和个性化的软件生产与维护体验。特别是在硬件质量检测领域，如键盘速度测试类脚本，将能够更灵活地适应不同硬件配置和用户需求，实现智能化的硬件性能监控。
总结来看，借助人工智能生成的快速脚本展开硬件性能检测，既能验证设备原始性能，也能推动软件开发理念的革新。提示即源码的理念，促成了开发过程的透明化、多元化与自动化，为未来编程范式带来巨大变革机遇。在这样的趋势下，开发者不仅要掌握代码技能，更需学会与大型语言模型的高效交互，共同创造更智能、更高效的软件世界。
