3、融合策略之“生成-审查-修改”模式

说实话，这个模式是我在实际项目中用得最多的。

AI写代码很快，但你不能全信它。就像带了个实习生，活儿干得挺利索，但时不时会给你埋个坑。所以就有了这套“生成-审查-修改”的闭环流程。

第一步：AI生成初版代码

这一步其实最省事。你给AI一个清晰的需求描述，它就能给你吐出一段可运行的代码。

但我建议你这么做：

• 分块生成：别让AI一口气生成一个500行的文件。按函数、按组件、按模块来，一次生成一个独立单元。
• 提供上下文：把接口定义、数据结构、已有的工具函数都贴给AI。它知道得越多，生成的质量越高。
• 明确约束：比如“不要用第三方库”、“兼容IE11”、“错误处理要完整”。这些不说清楚，AI会按它的默认习惯来。

第二步：人工审查与修改

这是整个模式里最关键的一环。AI生成的代码，你必须亲自看一遍。

我曾经在一个项目里，AI生成的排序函数看起来完全正确，但没注意到数据源里可能有null值。结果线上跑了三天，某个页面突然白屏。排查了半天，才发现是排序时抛了空指针异常。

审查时我重点关注这几个方面：

1. 逻辑正确性：边界条件处理了吗？异常分支覆盖了吗？
2. 代码风格：命名规范、缩进、注释，这些虽然不影响运行，但影响维护。
3. 安全性：有没有SQL注入风险？用户输入有没有做校验？
4. 性能隐患：有没有不必要的循环？有没有重复请求？
5. 与现有代码的兼容性：新代码能不能无缝接入现有系统？

第三步：自动化测试验证

人工审查完了，就该让机器上场了。

自动化测试是你的安全网。AI生成的代码，加上人工修改，难免还会有些疏漏。测试用例能帮你兜住这些漏网之鱼。

我一般会跑这三类测试：

测试类型	覆盖内容	执行时机
单元测试	每个函数、每个组件的独立行为	每次修改后
集成测试	模块之间的交互、数据流转	代码合并前
回归测试	确保新代码没破坏旧功能	每次迭代后

举个例子，AI生成了一个用户注册的函数。你审查时觉得逻辑没问题，但测试用例跑出来发现——当用户名包含特殊字符时，数据库写入会报错。这就是测试的价值。

第四步：迭代优化

这一步很多人会忽略。一次生成、一次审查、一次测试，就完事了？

其实不是。你会发现，第一轮生成的代码，往往还有优化空间。

迭代优化的常见场景：

• 性能优化：测试发现某个接口响应时间超过500ms，需要重构。
• 可读性提升：代码能跑，但变量名太抽象，同事看不懂。
• 复用性改造：发现类似逻辑在其他地方也有，可以抽成公共方法。
• 错误处理增强：线上日志显示某个分支没被覆盖，需要补上。

每次迭代，都重新走一遍“生成-审查-测试”的流程。只不过第二轮开始，AI的输入不再是空白的prompt，而是“基于现有代码，优化xxx部分”。

实际项目中的落地经验

我在一个电商后台项目里完整实践过这个模式。当时要开发一个订单导出功能，需求挺复杂——支持多种格式、多种筛选条件、大数据量分片导出。

第一轮，AI生成了核心的导出逻辑，大概200行代码。我审查时发现，它没处理文件编码问题，导出的CSV在Mac上打开乱码。改完之后跑测试，又发现内存溢出——它一次性把所有数据加载到内存里了。

第二轮，我让AI重写了数据分片读取的部分。这次审查通过了，测试也过了。但上线后，运维反馈说导出任务把CPU打满了。于是第三轮，我让AI加入了限流和异步队列。

你看，三轮迭代下来，代码质量明显提升。如果没有这个闭环流程，直接拿AI的第一版代码上线，后果可想而知。

嗯，这套模式我现在每个项目都在用。你也试试看？

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