详细内容或原文请订阅后点击阅览
AI 编写 Python 代码，但维护它仍然是你的工作
AI 可以立即编写 Python 代码。然而，挑战在于保持代码干净、可读和可维护。
来源:KDnuggets简介
人工智能编码工具在编写有效的 Python 代码方面表现得非常出色。他们可以在几分钟内构建整个应用程序并实现复杂的算法。然而，人工智能生成的代码通常很难维护。
如果你正在使用 Claude Code、GitHub Copilot 或 Cursor 的代理模式等工具，你可能已经经历过这种情况。人工智能可以帮助您快速交付工作代码，但成本会稍后显现。您可能重构了一个臃肿的函数，只是为了了解它在生成几周后如何工作。
问题不在于人工智能编写了糟糕的代码——尽管有时确实如此——而是人工智能针对“现在工作”和完成提示中的要求进行了优化，而您需要长期可读和可维护的代码。本文将向您展示如何弥合这一差距，重点关注 Python 特定的策略。
避免空白画布陷阱
开发人员犯的最大错误是要求人工智能从头开始。人工智能代理在有约束和指导的情况下工作效果最好。
在编写第一个提示之前，请自行设置项目的基础知识。这意味着选择您的项目结构——安装核心库并实现一些工作示例——来定下基调。这可能看起来适得其反，但它有助于让人工智能编写更符合您应用程序需求的代码。
首先手动构建几个功能。如果您正在构建 API，请自行使用您想要的所有模式实现一个完整端点：依赖项注入、正确的错误处理、数据库访问和验证。这成为参考实现。
假设您手动编写第一个端点：
当人工智能看到这种模式时，它会理解我们如何处理依赖关系、如何查询数据库以及如何处理丢失的记录。
这同样适用于您的项目结构。创建目录、设置导入并配置测试框架。人工智能不应该做出这些架构决策。