AI 3秒生成的代码,你要用3小时维护?谈谈如何在AI编程中避坑

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作者：微信文章

一个月没有更新文章，这一个月大部分时间在跟AI斗智斗勇，并上瘾。经常用AI写代码的朋友一定知道，AI写代码的速度很快，根据你的需求，几秒钟就可以实现一个原型，但快即是慢，如果不加以干预，任由其发挥，随着功能的迭代，复杂性滚雪球般激增，你将很快感受到问题。比如，你让AI写段代码来调用云平台上的大模型，它偶尔会把API key，Access Key这些硬编码在程序里，并且以迅雷不及掩耳盗铃的速度提交到Github，敏感信息就这样暴露了。或者，它在测试过程中把你本机的IP地址写死在程序里，换一台电脑就跑不起来了。再比如，你让AI实现了一个基于HTTPS的网站，前端页面和后端服务也通过HTTPS来交互，AI很快帮你实现，并帮你生成了安全证书，测试很快就成功。但是有一次前端进程不知道怎么没有正常运行，AI尝试重启服务的时候由于端口被占用，自然就起不起来。这时候正常人会怎么做？对，去找到原因并解决问题。AI做了什么？它迅速把你的HTTPS改成了HTTP，换了一个端口启动服务，问题“解决”。但这自然也不是你想要的，而且这样的情况经常发生，几乎每一次服务启动发现问题的时候AI都会“勤快的”重新写个HTTP服务来代替原有的HTTPS。还有个案例，有一次我让AI写一个程序，从用户聊天记录文件获取信息并加以整理，并输出成可读性比较高的HTML文件。AI写了一个巨大的程序，包含了从CSV文件读取、转换、获取LLM密钥、结果处理、HTML生成等步骤。如果是完全外行，可能会觉得效率挺高。但这种做法违反了软件工程的单一职责原则，这个上帝对象包含了太多的功能，使得代码难以阅读、测试、和维护。这时候我问它：如果读取的文件格式有多种、具体使用哪家的LLM模型用户希望自己选择、结果也希望以多种格式来输出，你会怎么做？它醒悟了，开始重构代码，把以上几个功能封装成了独立的程序，并根据重构内容记录在了Markdown文件里，作为后续的参考。为什么AI助手有这些问题？个人粗浅的理解是它的首要目标是尽快满足功能需求，尽快解决问题，而它基于概率的处理问题的方法本质上是在猜答案，这样经常就离项目的初衷相距甚远，更不用说去主动遵循安全、可维护性、架构等规范性的东西了。当然，随着AI编程助手的发展，每一次版本迭代都会有惊喜，现在的很多工具会在项目初期跟你建议说怎么样做是领先实践，跟他的对话也会使你学到东西。但这不意味着你可以放手让它自由发挥，在AI时代，优秀的程序员的价值在于架构设计和项目管理。那么，如果你自认为自己像我一样，不是最好的程序员的时候，应该怎么样跟AI合作？以下是一些小贴士：设计优先，架构优先。在项目启动阶段，不急着让AI开始程序开发，而是把需求清晰的给到它，让它生成分阶段的项目计划，每个阶段实现什么功能都写出来。可以不是最终的版本，但一定要有，并且在项目实际开发过程中不断去迭代。项目计划作为主文档，里面涉及到的技术栈，例如模型的连接、云平台的配置、数据库选型等，都分析一遍形成文档，给你看，也给它自己看。明确且有约束的提示：不要只说做什么，还要说怎么做，以及做到什么程度。相比于直接让它把用户信息处理模块重构一下，你应该让它引用一个具体的程序，让它自己分析这段代码是否符合单一职责原则，如果不是，里面有哪些逻辑可以分解成3-4个独立的方法的，相互之间传递数据的参数应该是怎么样的，确保重构以后代码之间重复的内容降低到5%以下。这样AI会考试思考架构，产出的代码结构更清晰，可维护程度更高。每一次编辑都经过你的同意：尽量不打开全自动编辑模式，每一次修改代码都让你看到具体修改的内容，扫一眼明显不符合规范（例如写死密码、地址，同一个程序处理一大堆内容等），直接点取消强迫它重新思考。这样它会把这个任务分解成一些子任务来实现，可靠性就更高了。别指望它有记忆，下一次你不提醒它还是会犯同样的错误。必须保证测试和验证：每一个小的功能写完，都要求它做单元测试，有条件的需要把涉及到的上下游功能都测试一遍，确保改了新的程序不会影响其他的已经测试通过的部分。每一个成功的版本，记得提交到代码库，这个代码库最好不在你的本机，可以是你家的NAS，也可以是Github，如果是公司的程序当然就提交到公司内部的Git上。这样当AI犯了一些比较严重的错误，以至于你的程序回退到上一个版本的难度很大的时候，你可以直接从代码库把代码下下来，减少损失。说到这里，你可能会问，我不是那么专业，但是仍然想让AI可靠的帮我写程序，怎么办？很正常，你我都没办法一上来就给出专业的提示词，但你可以学习。在跟AI交互的过程中保持一颗好奇心，在让它给出代码的同时，给出解释（最好把这些解释都保存成说明文档），使得每一次协作都成为一个学习机会。逐渐你的能力得到了提升，跟它的交互也变得越来越高效。今年流行的“氛围编程（Vibe Coding）”我认为不是一个好词，正确的做法是AI辅助工程（AI-Assisted Engineering），AI在软件开发生命周期的每一个阶段都在辅助你，而你，是主角。