一位 Haskell 开发者撰文提出在 LLM 辅助下保持编程乐趣与代码掌控权的工作流：规划、研究和杂务交给智能体，核心编码由人完成，并给生成的产物加自动审查循环。他提醒慎用前沿模型的 token 消耗与不透明限额，把 token 耗尽视为服务中断而提前准备离线任务，还建议少读 LLM 生成的文本、保持与人交流代码。他表示这套方法让自己效率约提升一倍，评论区有人补充先写接口再让 AI 实现的做法。