AI编程工具混战,割裂的业务代码

在 AI Coding 的加持之下，说100%取代普通程序员有点夸张，但是提效50%应该是妥妥的吧；

随之而来的，又是那个熟悉的互联网味道，“卷模型，卷工具”；各大厂纷纷推出自家的AI编程工具，然后搭载自家的或者合作伙伴的大模型；

我这列举了一些目前比较火的编程工具，看看你认识几个，又用了哪些 ？

大厂限制只能用自己的工具无可厚非，可是对于中小厂，他们本身不具备自研编程工具的能力，甚至都没有统一规划采用什么工具，选择哪个模型； 所以经常出现一个小团队，每个人用的都不一样；可是他们维护的代码是同一份啊，大家想想这会出现什么局面？

同一场景，不同工具生成的代码不一样

这个很好理解，工具不同，背后的算法不同，生成完全一样的代码的可能性几乎为0；

相同工具，不同提示词生成的代码不一样

即使你和同事用的工具相同，但是对相同事务的描述存在个体差异，提示词不同，工具生成的代码肯定是有差异的；

由于以上的差异，新合入的代码，难免会存在一些割裂感，当这些割裂的代码不断累积的时候，那场面就更不可控了，试想一下在维护多人协作项目或者历史包袱很重的项目的时候，很可能因为基线已存在的割裂感很重的代码导致一些非必要的更改，如果全盘接受，那复测的工作量就大了，埋的雷不可预测；选择性接受吧，这个割裂感又只会有增无减；

写这些不是要对抗AI Coding，而是明确一下问题，以助于我们更好的使用AI；那到底该怎么解决这个割裂感呢？

1、统一工具；结合实际情况选择最合适团队的工具，这样可以保证代码风格一致；

2、规范提示词；提示词应该尽可能的精确，避免模糊无边界的提示词；比如宜采用“扩展xxx目录下的公共模块以支持xxx功能”，否则AI可能从零开始重新写个模块来实现功能；

3、人工审核很重要；避免无脑的全部接受，一定要人工审核；这是一个排雷和优化代码的过程；

当然这只是初级的防范措施，并不能彻底地解决问题。但是随着AI的能力越来越强大，写出和原项目风格一致的代码是可以期待的