最近半年,AI 编程助手用得越来越频繁。从 GitHub Copilot 到 ChatGPT Code Interpreter,再到国内的 CodeGeeX,几乎每天写代码都得跟它们打打交道。身边不少同行都在聊一个话题 —— 这些工具到底能不能写出 “优雅” 的代码?
有人觉得 AI 生成的代码就是拼拼凑凑,能跑起来就不错了。也有人说现在的大模型训练了那么多优质开源项目,写出来的代码比不少初级程序员都工整。作为每天都要和代码打交道的人,我想聊聊自己的真实感受。
📌 先搞清楚:什么是 “优雅” 的代码?
在我看来,优雅的代码至少得满足三个条件。可读性必须过关,变量名、函数名得见名知意,比如处理用户信息的函数叫 handleUserInfo,而不是随便起个 fn123。注释不能少,但也不能冗余,关键逻辑得说清楚为什么这么写,而不是重复代码本身的意思。
简洁性也很重要。同样一个功能,能一行代码解决的,就别写成三行。但简洁不是炫技,有些人为了少写几行用各种冷门语法,过俩月自己都看不懂,这就本末倒置了。比如 Python 里处理列表推导式,用得好是简洁,用得不好就是灾难。
还有可维护性。代码结构得清晰,该拆分的函数要拆分,该抽象的类要抽象。比如写一个电商订单处理系统,下单、支付、发货这些步骤,最好分成不同的模块,这样后面改其中一个环节,不至于影响其他部分。
这三个标准,我觉得是判断代码优雅与否的核心。毕竟写代码不光是给机器看的,更是给人看的。
🤖 GitHub Copilot:最像 “助手” 的存在
用 Copilot 快两年了,它给我的感觉是最贴近 “副驾” 这个定位的。它不是直接帮你写完整个功能,而是在你敲代码的时候,根据上下文给出建议。
写 Python 脚本的时候,体验尤其明显。上次处理一批用户数据,需要从 Excel 里读取信息,然后清洗、去重、导出成 JSON。我刚敲了 “import pandas as pd”,它就自动提示了读取 Excel 的代码,连文件名都根据我之前的变量名猜了个八九不离十。生成的代码里,每个步骤都有简短注释,变量名用了 user_data、cleaned_data 这种直观的命名,这一点比我见过的不少实习生写得强。
但它也有掉链子的时候。前阵子写一个复杂的递归算法,处理树形结构数据。Copilot 生成的代码逻辑上能跑通,但递归层数一多就容易栈溢出。我后来检查发现,它用的是最基础的递归写法,没有做尾递归优化。而且中间有好几行重复的判断逻辑,明显可以提炼成一个辅助函数,它却直接复制粘贴了。
总的来说,Copilot 在处理简单到中等复杂度的代码时,生成的内容在可读性和简洁性上表现不错。但涉及到深层次的算法优化和架构设计,就显得力不从心了。
🧠 ChatGPT(GPT - 4):偶尔惊艳,时常翻车
ChatGPT 用起来跟 Copilot 不太一样。你得先把需求说清楚,它再给你完整的代码块。这种方式适合写一些独立的功能模块。
有一次需要写一个简单的登录验证接口,我把需求列出来:需要支持手机号 + 验证码、用户名 + 密码两种方式,要做参数校验,还要返回统一的 JSON 格式。GPT - 4 给的代码让我有点惊喜。它用了面向对象的思路,把两种验证方式做成了不同的类,继承同一个基类,然后用工厂模式来调用。注释写得很详细,甚至还提醒了可能存在的安全问题,比如密码传输要加密。这代码拿去稍微改改就能用,结构上挑不出大毛病。
但它也经常犯一些 “想当然” 的错误。上次让它写一个并发处理的脚本,要求控制线程数量,避免服务器过载。它生成的代码里用了 threading 库,但线程池的大小写死成了 10,而且没有处理任务队列满了的情况。我问它为什么不做成可配置的,它道歉说漏考虑了。更要命的是,代码里有个地方用了全局变量来传递结果,这在多线程里很容易出问题,完全不符合线程安全的最佳实践。
所以用 GPT - 4 写代码,你得时刻保持警惕。它有时候会把错误的知识包装得头头是道,看起来很优雅,实际藏着坑。
💻 CodeGeeX:本土化有优势,细节差口气
作为国内的 AI 编程助手,CodeGeeX 在处理中文注释和国内常用框架上,确实有优势。
之前写一个基于 Spring Boot 的管理系统,需要集成微信支付。我用 CodeGeeX 的时候,直接用中文描述需求:“写一个微信支付回调接口的处理类,要验证签名,解析 XML 数据,更新订单状态”。它生成的代码里,注释都是中文的,而且对微信支付的一些特有参数处理得很到位,不像有些国外工具,经常把参数名翻译错。
但在代码的 “优雅度” 上,总感觉差了点意思。比如它生成的循环语句,经常用 for (int i = 0; i < list.size (); i++) 这种写法,而不是用增强 for 循环或者 lambda 表达式。问它为什么,它说这样兼容性更好,但实际上我们项目早就用 Java 8 了,完全没必要这么写。
还有一次,让它写一个处理日期的工具类。它把所有方法都堆在一个类里,没有按照功能拆分,比如日期格式化、日期计算、日期比较这些功能混在一起,看起来乱糟糟的。我手动调整了一下,拆成了几个静态内部类,瞬间清爽多了。
✅ AI 写出 “优雅” 代码的几个前提
用了这么多工具,我发现 AI 能不能写出优雅的代码,很多时候取决于我们怎么用。
提示词得足够具体。你不能只说 “写一个登录功能”,得说清楚用什么语言、什么框架,有没有性能要求,需要考虑哪些边界情况。提示词越详细,AI 生成的代码就越可能符合你的预期。比如我之前写一个文件上传功能,明确要求 “用 Python 的 FastAPI 框架,支持断点续传,限制单个文件大小不超过 100MB,文件名要做防重名处理”,生成的代码就比只说 “写个文件上传接口” 要优雅得多。
得选对场景。AI 在处理重复性高、逻辑相对固定的代码时,表现更好。比如 CRUD 接口、数据格式转换、简单的工具类这些,生成的代码往往比较规范。但涉及到复杂的业务逻辑、算法设计、架构层面的代码,AI 很难写出真正优雅的东西,这时候还是得靠人来主导。
后期打磨不能少。不管 AI 生成的代码看起来多完美,你都得自己过一遍。看看变量名合不合适,结构清不清晰,有没有冗余的代码。就像我们写文章,初稿出来都得改几遍,代码也一样。AI 给的是初稿,优雅的代码得靠自己打磨。
🤔 我的结论:辅助可以,替代不行
现在的 AI 编程助手,已经能写出 “看起来还行” 的代码,但距离 “优雅” 还有差距。它们能帮我们解决很多重复性的工作,让我们有更多时间去思考代码的结构和逻辑,这是好事。
但真正的优雅,需要对业务的理解,对编程语言特性的深刻把握,甚至还有一点 “程序员的直觉”。这些东西,AI 短期内学不会。
所以与其纠结 AI 能不能写出优雅的代码,不如学会怎么用好它们。把它们当成一个高效的 “代码草稿生成器”,然后自己来做 “润色” 的工作。这样既能提高效率,又能保证代码质量,何乐而不为呢?
【该文章由diwuai.com
第五 ai 创作,第五 AI - 高质量公众号、头条号等自媒体文章创作平台 | 降 AI 味 + AI 检测 + 全网热搜爆文库🔗立即免费注册 开始体验工具箱 - 朱雀 AI 味降低到 0%- 降 AI 去 AI 味】