面试官:你在 AI Coding 的时候,遇到并解决了哪些问题?

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大家好，我是R哥。

你在 AI Coding 的时候，遇到并解决了哪些问题？

这绝对是最近的技术面试中，在AI方向上面试官问得最频繁的一个问题了，没有之一！

听我一句劝，你在回答这个问题的时候，千万不要直接无脑吹捧，说觉得非常好用，没遇到过什么问题，也不要说一些空话套话，比如遇到了一些bug，多输入几次提示词就改好了之类的。

接下来花一分钟，我告诉你一个贼有技术含量的回答方式，印象分拉满。

你先假装思考一小会儿，然后跟面试官说，我在用AI Coding开发的时候，主要遇到三类问题，也都形成了各自的解决方式。

第一类问题，AI生成的代码在语法上没问题，但工程落地方面考虑不全。

比如：事务控制、幂等性校验、业务逻辑校验、核心日志埋点等，直接上线肯定肯定有风险。

我的做法是，尽量把这些方面、我所能想到的，都整理成结构化的提示词喂给AI，等它生成代码后，我再进行仔细地Code Review和完善地单元测试，争取把所有实现细节和逻辑分支都覆盖到。

第二类问题，AI生成的代码往往不考虑性能和并发安全问题。

比如：返回大数据集不做分页、在循环中进行RPC调用、数据库操作、new大对象操作等，生成的SQL语句执行缓慢，并发场景不使用线程安全的集合或者加锁等。

我的做法是，部分问题通过提示词的方式进行规避，比如：在循环中进行RPC调用、数据库操作、new大对象操作等，但大数据集分页、SQL语句执行计划走查、并发场景下的线程安全问题，还是需要我进行Code Review来进行规避。

第三类问题，AI在功能复杂的老代码上开发新需求时，很容易把老代码改出问题来，导致原有的功能不能正常运行。

我的做法是通过提示词限制AI修改代码的边界和范围，禁止它大范围重构旧代码，且在核心代码逻辑上要做到只扩展不修改，这样才能做到安全可控。

说到这里，给面试官的感觉是，你小子确实是接地气、贴合实战的，幂等、事务、SQL优化、并发、屎山代码上加需求，这些本来都是开发过程中的重难点。

而且逻辑性好，分层清晰，三类问题都有对应标准化解决方案，体现优秀的工程思维加复盘能力，

最重要的是立场高级，不做AI复制粘贴党，自己把控核心，为人靠谱、能兜底、有架构意识。