Simon Willison提到，他利用大型语言模型（LLM）来辅助编程时，主要通过以下方式提高效率和创造力：

首先，他会用LLM生成代码片段或函数的初始版本。例如，当需要实现某种算法或功能时，LLM可以快速提供一个基本框架，节省手动编码的时间。这种方式特别适用于一些常见的任务，如API接口编写、数据处理逻辑构建等。

其次，在调试阶段，LLM能够帮助分析错误信息并提出可能的解决方案。它不仅能理解问题所在，还能根据上下文给出修复建议，这使得定位和解决问题变得更加高效。

此外，对于文档撰写与注释生成，LLM也发挥了重要作用。它可以自动生成清晰准确的技术文档以及详细的代码注释，确保团队成员易于理解和维护代码库。

最后，Simon强调了持续学习的重要性。尽管LLM提供了强大的支持，但程序员仍需保持对新技术的学习热情，并结合自身经验优化输出结果，从而真正发挥人机协作的优势。通过这种方式，不仅提升了开发速度，还增强了项目的整体质量。