4、融合策略之“手写骨架-生成填充”模式：定义接口与抽象类、手写核心骨架、AI生成实现细节、人工整合与测试。

好，咱们进入第四种融合策略。说实话，这是我在实际项目中最常用、也最推荐的一种模式。

为什么？因为它把“人的控制力”和“AI的效率”结合得最舒服。你想想看，架构设计、核心流程这些最需要经验判断的东西，我们牢牢抓在手里。而那些繁琐的、重复性的实现细节，交给AI去填。各司其职，互不干扰。

我管它叫“手写骨架-生成填充”模式。说白了，就是你先搭好房子的框架，然后让AI去砌砖、刷墙、铺地板。

4.1 核心思想：控制与效率的平衡

这个模式的核心，在于一个词：边界。

你要清晰地划出一条线：哪些代码必须手写，哪些可以交给AI。我个人习惯的划分标准是这样的：

代码类型	归属	理由
接口定义、抽象类	手写	这是系统的契约，决定了模块间的通信方式。一旦定错，后面全得改。
核心业务骨架、流程编排	手写	这是系统的灵魂，体现了你的业务逻辑和架构思想。AI很难理解你的业务上下文。
具体实现类、数据访问层	AI生成	这些通常是“体力活”，有明确的输入输出，AI可以高效完成。
单元测试、DTO、VO	AI生成	模板化程度高，AI生成后你只需要做少量调整。

4.2 第一步：定义接口与抽象类

这一步，我建议你关掉所有AI工具，自己来。

为什么？因为接口就是你对系统的承诺。承诺一旦做出，修改成本极高。我在项目中遇到过好几次，因为接口设计不合理，导致后续AI生成的实现类全部要重写。那感觉，就像你让AI盖了一栋楼，结果发现地基画错了。

举个例子，假设我们要做一个支付系统。我会先手写一个核心接口：

public interface PaymentProcessor {
    /**
     * 执行支付
     * @param request 支付请求
     * @return 支付结果
     */
    PaymentResult process(PaymentRequest request);
    
    /**
     * 查询支付状态
     * @param orderId 订单号
     * @return 支付状态
     */
    PaymentStatus queryStatus(String orderId);
    
    /**
     * 退款
     * @param refundRequest 退款请求
     * @return 退款结果
     */
    RefundResult refund(RefundRequest refundRequest);
}

然后定义一个抽象类，把公共逻辑抽出来：

public abstract class AbstractPaymentProcessor implements PaymentProcessor {
    
    @Override
    public PaymentResult process(PaymentRequest request) {
        // 1. 参数校验（手写，因为这是通用逻辑）
        validate(request);
        // 2. 记录日志（手写）
        logPaymentStart(request);
        // 3. 调用子类实现的具体支付逻辑（由AI生成）
        PaymentResult result = doProcess(request);
        // 4. 后处理（手写）
        afterProcess(request, result);
        return result;
    }
    
    // 抽象方法，留给AI去实现
    protected abstract PaymentResult doProcess(PaymentRequest request);
    
    private void validate(PaymentRequest request) {
        // 通用校验逻辑
    }
}

嗯，这里要注意。抽象类里的doProcess方法，就是留给AI的“填空位”。你定义了流程，AI负责填充具体实现。

4.3 第二步：手写核心骨架

骨架是什么？就是你的业务流程编排。这部分代码，我建议你一个字一个字地敲。

你想想看，骨架决定了系统的健壮性和可扩展性。如果骨架写得好，AI生成的填充代码即使有瑕疵，也不会影响整体流程。如果骨架写得烂，AI再努力也救不了。

我通常会这样组织骨架代码：

1. 定义流程节点：每个节点是一个抽象方法或接口。
2. 编排节点顺序：用模板方法模式或策略模式串联起来。
3. 添加钩子方法：预留一些扩展点，方便后续修改。

比如，一个订单处理流程的骨架：

public abstract class OrderProcessingTemplate {
    
    // 骨架方法，定义了流程
    public final OrderResult processOrder(Order order) {
        // 1. 校验订单（手写）
        validateOrder(order);
        // 2. 计算价格（交给AI，因为不同商品计算逻辑不同）
        Price price = calculatePrice(order);
        // 3. 检查库存（交给AI）
        checkStock(order);
        // 4. 创建支付单（交给AI）
        Payment payment = createPayment(order, price);
        // 5. 发送通知（手写，因为通知模板是固定的）
        sendNotification(order, payment);
        return new OrderResult(order.getId(), payment.getStatus());
    }
    
    // 抽象方法，AI生成
    protected abstract Price calculatePrice(Order order);
    protected abstract void checkStock(Order order);
    protected abstract Payment createPayment(Order order, Price price);
    
    // 具体方法，手写
    private void validateOrder(Order order) { /* ... */ }
    private void sendNotification(Order order, Payment payment) { /* ... */ }
}

4.4 第三步：AI生成实现细节

骨架搭好了，现在轮到AI上场了。

这一步，我建议你把上下文喂给AI。不要只给一个方法签名，要把接口定义、抽象类、甚至相关的DTO都告诉它。这样AI生成的代码才能“对味”。

举个例子，我会这样给AI提示：

请实现 AbstractPaymentProcessor 的 doProcess 方法。
上下文：
- 接口 PaymentProcessor 定义了 process, queryStatus, refund 方法。
- 抽象类 AbstractPaymentProcessor 已经实现了参数校验和日志记录。
- 支付请求 PaymentRequest 包含 orderId, amount, currency 字段。
- 支付结果 PaymentResult 包含 success, transactionId, message 字段。

要求：
1. 使用支付宝SDK进行支付。
2. 处理网络超时异常，重试3次。
3. 记录支付日志到数据库。

AI生成的代码可能长这样：

@Override
protected PaymentResult doProcess(PaymentRequest request) {
    int retryCount = 0;
    while (retryCount < 3) {
        try {
            // 调用支付宝SDK
            AlipayResponse response = AlipayClient.pay(
                request.getOrderId(),
                request.getAmount(),
                request.getCurrency()
            );
            // 记录支付日志
            paymentLogRepository.save(new PaymentLog(request.getOrderId(), "SUCCESS"));
            return new PaymentResult(true, response.getTransactionId(), "支付成功");
        } catch (TimeoutException e) {
            retryCount++;
            log.warn("支付超时，重试第{}次", retryCount);
        }
    }
    paymentLogRepository.save(new PaymentLog(request.getOrderId(), "FAILED"));
    return new PaymentResult(false, null, "支付失败，已重试3次");
}

你看，AI把重试逻辑、异常处理、日志记录都搞定了。你只需要检查一下逻辑是否正确，然后复制粘贴到你的项目里。

4.5 第四步：人工整合与测试

AI生成的代码，不能直接上线。你需要做整合和测试。

我的流程是这样的：

1. 代码审查：检查AI生成的代码是否符合接口规范，有没有多余的依赖。
2. 单元测试：为AI生成的代码编写测试用例。我一般会让AI也生成测试代码，然后我手动调整边界条件。
3. 集成测试：把AI生成的实现类注入到你的骨架中，跑一遍完整的业务流程。
4. 回归测试：确保手写骨架没有被AI生成的代码破坏。

这里有个坑，我踩过好几次。AI生成的代码里，可能会引入一些你项目里没有的依赖。比如，它可能用了某个第三方库，但你项目里根本没引入。所以，整合的时候，一定要检查pom.xml或build.gradle。

4.6 模式总结

这个模式，说白了就是“人定方向，AI填细节”。

它的优点很明显：

• 你始终掌控着系统的架构和流程。
• AI帮你节省了大量写重复代码的时间。
• 出问题时，你能快速定位是骨架的问题还是实现的问题。

缺点也有：

• 对开发者的架构能力要求较高。你得能设计出好的接口和抽象类。
• AI生成的代码质量参差不齐，需要你花时间审查。

但总的来说，这是目前我见过的最实用的融合策略。尤其适合中大型项目，或者那些对代码质量要求比较高的团队。