在科技前沿的2023年，开发者KEVIN LIN尝试将GPT-4用来自动化编写一个VSCode插件的冒险。他的旅程充满了挑战和戏剧性转折。今天，我们将揭开他遇到的六个问题，让我们一起探索这场创意与技术的较量。

首先，他面临的一个挑战是让GPT-4从头开始开发扩展。虽然这个想法听起来像是科幻电影中的场景，但实际上，它带来了许多问题。在尝试生成更多代码时，KEVIN发现语言模型（LLM）非常擅长创建小而精确的代码片段。但当需要生成更复杂或大量代码时，就必须依赖人类评估和优化LLM输出，这就像是在一个巨大的迷宫里寻找宝藏，每一步都需要谨慎考虑。

第二个问题出现了，当KEVIN尝试使用LLM一次性生成复杂程序所有代码并无需任何人类干预时。他意识到目前大多数“GPT 写了 X”的案例都是这样的：人类作为LLM的交互式环境（REPL），细心引导大模型产生功能性的结果。这不是贬低过程，而是展示了现状——尽管令人惊叹，但仍有很长的一条路要走。

然后，在开发扩展过程中，KEVIN遇到了第一个具体的问题。当他安装依赖项时，发现yarn命令无法找到vscode-test版本1.6.2。这是一个简单的问题，只需指定正确版本号并重新安装即可解决。不过，这也反映出了一种常见情况：在使用新技术进行项目时，由于知识更新不及时可能会导致误解或者错误信息。

接着，他不得不检查package.json文件，并发现最低支持版本为1.62.0，而当前最新版本为1.78。这一差异表明，即使是具有先进AI能力的大型语言模型，也可能存在对数字处理上的误差。此外，这也突显了截至2023年5月23日之前数据信息对于AI系统来说是一种限制，因为它没有了解发生在那之后的事物。

第四个问题涉及到编译代码。一旦安装完成，接下来就是编译步骤。在这个阶段，KEVIN还没有遇到严重的问题，但是这一部分通常比安装更加敏感，因为错误往往会直接影响最终产品的性能和稳定性。

第五个挑战出现在运行扩展阶段。在这里，如果一切顺利的话，那么插件应该能够成功运行。如果出现bug或其他未知错误，那么整个工程就会因为这些小小的小石子而崩塌。而且，即使这些问题被解决，一些潜在用户可能还是会遇到兼容性问题，因为他们所使用的是不同的操作系统或者软件版本。

最后，在测试过程中，KEVIN还面临了一系列其他困难，比如如何确保其插件兼容各种不同平台和设备，以及如何有效地传达给用户如何正确使用该工具等等。每一步都充满风险，每次失败都似乎离成功越来越远，如同登山一样，每爬过一座山峰，又有一座新的高峰等待着你去征服。

总结来说，没有人能预料未来，但通过不断实验、学习以及适应变化，我们可以逐渐推动边界向前移动。所以，无论你是一个初学者还是经验丰富的人士，都请继续探索，不断迈出那些勇敢的一步，为我们的世界带来新的变革吧！