AI编程重构实战:行为与数据分离

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作者：微信文章
以下是一段重构之前的Java代码：public class BankEventType {
    public static final int SHOW_BANK_ACCOUNT = 1;           public static final int CANCEL_BANK_ACCOUNT = 2;        public static final int ALTER_BANK_ACCOUNT = 3;         public static final int SHOW_LOAN_DETAIL = 4;            public static final int CANCEL_LOAN_APPLICATION = 5;      public static final int ALTER_LOAN_TERMS = 6;           public static final int EXPORT_TRANSACTION_REPORT = 7;
    public static int getEventType(String actionName) throws Exception {        int actionKey;        if(actionName == null) {            actionKey = SHOW_BANK_ACCOUNT;         }        else if("show_bank_account".equals(actionName)) {            actionKey = SHOW_BANK_ACCOUNT;        }        else if("cancel_bank_account".equals(actionName)) {            actionKey = CANCEL_BANK_ACCOUNT;        }        else if("alter_bank_account".equals(actionName)) {            actionKey = ALTER_BANK_ACCOUNT;        }        else if("show_loan_detail".equals(actionName)) {            actionKey = SHOW_LOAN_DETAIL;        }        else if("cancel_loan_application".equals(actionName)) {            actionKey = CANCEL_LOAN_APPLICATION;        }        else if("alter_loan_terms".equals(actionName)) {            actionKey = ALTER_LOAN_TERMS;        }        else if("export_transaction_report".equals(actionName)) {            actionKey = EXPORT_TRANSACTION_REPORT;        }        else {            throw new Exception("Invalid action name");        }        return actionKey;    }}
上述代码中，大量重复同一个行为：数据转换，通过大量的if-else if去做该行为，在代码上看着是很繁琐的，可以通过将数据封装分离，与统一的行为隔开，对代码进行优化，让代码具有更好的可读性和可维护性，修改后的代码如下：
import com.google.common.collect.Maps;import java.util.Map;import java.util.Optional;
public class BankEventType {
    public static final int SHOW_BANK_ACCOUNT = 1;          public static final int CANCEL_BANK_ACCOUNT = 2;         public static final int ALTER_BANK_ACCOUNT = 3;         public static final int SHOW_LOAN_DETAIL = 4;            public static final int CANCEL_LOAN_APPLICATION = 5;     public static final int ALTER_LOAN_TERMS = 6;           public static final int EXPORT_TRANSACTION_REPORT = 7;
    public final static Map<String, Integer> EVENT_ACTION_MAP = Maps.newHashMap();
    static {        EVENT_ACTION_MAP.put(null, SHOW_BANK_ACCOUNT);                EVENT_ACTION_MAP.put("show_bank_account", SHOW_BANK_ACCOUNT);        EVENT_ACTION_MAP.put("cancel_bank_account", CANCEL_BANK_ACCOUNT);        EVENT_ACTION_MAP.put("alter_bank_account", ALTER_BANK_ACCOUNT);        EVENT_ACTION_MAP.put("show_loan_detail", SHOW_LOAN_DETAIL);        EVENT_ACTION_MAP.put("cancel_loan_application", CANCEL_LOAN_APPLICATION);        EVENT_ACTION_MAP.put("alter_loan_terms", ALTER_LOAN_TERMS);        EVENT_ACTION_MAP.put("export_transaction_report", EXPORT_TRANSACTION_REPORT);    }
    public static int getEventType(String actionName) throws Exception {        return Optional.ofNullable(EVENT_ACTION_MAP.get(actionName))                .orElseThrow(() -> new Exception("Invalid action name"));    }}
通过map将数据封装，统一的转换行为通过map自身的映射功能去获取即可。

不变的是行为，变的是数据，最核心的理念是将变化进行隔离，封装变化。后期如果需改，只需修改Map数据，行为独立出去不会受到任何干扰。

不但隔离了数据和行为，而且还用一个类封装了Map，避免了基本类型偏执。分离之后，可读性也比修改之前强了很多。



既然AI能完成重构工作，那人类花费精力去掌握重构技巧，到底还有哪些不可替代的价值。

这个问题的核心误区在于——把“重构”等同于“代码写法的修改”，而忽略了重构的本质是基于业务、架构、团队目标的决策过程。AI能做“执行层”的代码修改，但掌握重构技巧的人，才是“决策层”的掌控者。具体来说，人掌握重构技巧的价值体现在这几个核心方面：
1. AI是“执行者”，而人是“决策者”：重构的核心是“为什么改”，而非“怎么改”

AI能把if-else改成Map、能提取重复代码成方法，但它永远无法回答：

这个场景下，该不该重构？（比如一段临时的一次性脚本，重构的成本远大于收益，AI会无脑优化，但人能判断“没必要改”）

该往哪个方向重构？（比如同样是优化映射逻辑，是用Map、枚举、还是外部配置？人能结合业务场景——如果映射关系频繁变动，就选配置；如果需要类型安全，就选枚举；AI只会选它“见过最多”的方案，而非最适配当前业务的方案）

重构的边界在哪里？（比如修改银行事件类型映射时，是否要兼容老系统的数值？是否要考虑并发场景下Map的线程安全？这些隐藏的业务规则和技术约束，AI无法感知，只有掌握重构技巧的人能把控）

举个例子：AI可能会把你之前的EVENT_ACTION_MAP写成普通的HashMap，但你知道这个映射会在多线程场景下使用，所以会主动改成ConcurrentHashMap——这不是AI的能力问题，而是AI缺乏对“业务场景+技术风险”的综合判断，而这种判断，恰恰是重构技巧的核心。
2. 掌握重构技巧，才能“校准”和“纠错”AI，避免踩坑

AI生成的重构代码，大概率存在“看似正确、实则有坑”的问题：

比如AI可能为了“精简代码”，把原本有容错逻辑的分支直接删掉；

比如AI重构时引入不必要的依赖（比如用Guava的Maps，却没考虑项目是否已引入该依赖）；

比如AI重构后破坏了原有代码的兼容性（比如修改了返回值类型，却没考虑其他类的调用）。

只有你掌握重构技巧，才能快速识别这些问题：你知道“封装变化”的核心是“隔离风险”，所以能一眼看出AI的重构方案是否引入了新的风险；你知道“高内聚低耦合”的原则，所以能判断AI的修改是否让模块间的依赖更混乱。

简单说：AI能“写重构后的代码”，但只有你能判断“这版重构代码是对的、是安全的”——这是避免AI把你带偏的关键。
3. 重构技巧的本质是“编程思维”，而非“代码操作”，这是AI无法替代的核心能力

你学重构技巧，不是学“怎么把if-else改成Map”，而是学背后的设计原则（单一职责、开闭原则、封装变化）和思维方式（识别坏代码的味道、平衡可读性/性能/可维护性）。

这种思维能力，决定了你：

能定义AI的工作边界：你可以精准地给AI下达指令（比如“基于开闭原则重构这个类，让新增事件类型无需修改原有方法”），而不是让AI“随便优化一下”；

能解决AI搞不定的复杂重构：比如重构一个几万行的老旧核心类、拆分一个耦合严重的分布式模块、平衡“性能优化”和“代码可读性”的矛盾——这些场景没有固定的“代码模板”，需要结合设计原则做创造性决策，而AI只能基于已有案例生成代码，无法做这种“无模板”的创造性思考；

能预判重构的长期影响：比如你知道这次重构会影响后续的接口扩展，所以会提前预留扩展点；AI只关注当前代码的“优化”，无法预判长期的架构演进。

4. 对团队和职业发展而言，重构技巧是“掌控AI”而非“被AI替代”的底气

AI编程时代，“会用AI”和“会掌控AI”是两个层级：

不懂重构技巧的人，只能让AI“瞎改”，然后被动接受结果，甚至会因为AI的错误重构导致线上问题；

掌握重构技巧的人，能把AI当成“高效的手”——你定方向、定原则，AI做具体的代码修改，人机协作的效率会呈指数级提升。

同时，在团队中，你能基于重构技巧制定团队重构规范，指导所有人（包括AI）生成符合团队风格的代码，避免每个人都用AI生成五花八门的代码，导致代码库混乱。这种“制定规则、把控方向”的能力，是AI永远无法替代的——AI能遵守规则，但无法制定规则。


总结

在AI能做重构的时代，人掌握重构技巧的核心价值可归纳为3点：

决策层掌控：AI做“怎么改”的执行，人做“该不该改、往哪改”的决策，把控业务和技术风险；

纠错层保障：能识别并修正AI重构的错误，避免AI带来的隐性问题；

思维层核心：重构技巧背后的设计思维，是定义AI工作、解决复杂场景、制定团队规则的核心能力。

简单来说：AI是重构的“工具”，而重构技巧是“使用工具的能力”——工具越强大，越需要人具备更强的掌控能力，这才是你掌握重构技巧的核心意义。



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