LLM驱动的代码优化（LLM-Driven Code Optimization）是指利用大型语言模型（Large Language Models, LLMs）的能力来自动化或辅助代码改进的过程，包括代码重构、性能提升、bug检测与修复以及代码简洁化等任务。通过LLM的文本生成和推理功能，这种优化能够智能分析现有代码，识别低效或冗余部分，并生成优化后的版本，从而在保持功能完整性的同时提高代码质量和可维护性。
在AI产品开发的实际落地中，LLM驱动的代码优化正日益成为提升开发效率的关键工具。例如，集成LLM的AI辅助工具如GitHub Copilot能为开发者提供实时建议，自动优化代码结构，减少手动错误和调试时间。这不仅加速了软件迭代周期，还降低了维护成本，尤其适用于敏捷开发和DevOps环境。随着LLM技术的演进，其在多语言支持和复杂场景中的应用将进一步深化，推动AI产品开发的智能化转型。
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