人物
别名：unmeshjoshi
实践DSL与LLM结合的开发者
已跟踪 2 条高相关材料
最近变化
2026-07-14 · DSL为LLM代码生成提供明确边界，降低意外输出风险
为什么值得关注
Unmesh Joshi 被反复提及时，通常意味着它正在影响产品路线、开发者工作流或 AI 产业判断。这个页面把分散材料合并成一个可持续更新的观察入口。
NEW POST LLMs generate code incredibly fast, but to ensure they generate exactly what is intended, ...
Martin Fowler(@martinfowler) · 8.5 分
DSL和良好抽象能显著提升LLM代码生成的可靠性和可审查性，Martin Fowler推荐该实践。
NEW POST Will there be source code in the future? To wrestle with this, we have to understand what ...
Martin Fowler(@martinfowler) · 6.5 分
Martin Fowler探讨了未来是否会存在源代码的问题，指出代码有两个目的：作为机器指令和问题域的概念模型。
已收录 2 条与 Unmesh Joshi 相关的内容，按评分排序。
DSL和良好抽象能显著提升LLM代码生成的可靠性和可审查性，Martin Fowler推荐该实践。
入选理由：DSL为LLM代码生成提供明确边界，降低意外输出风险
Martin Fowler探讨了未来是否会存在源代码的问题，指出代码有两个目的：作为机器指令和问题域的概念模型。
入选理由：Unmesh Joshi认为代码有两个目的：机器指令和概念模型。