开发者代码生成指南：如何充分利用人工智能代码生成器？

抖音快讯 2025年08月15日 20:07 1 admin

　　我的职业生涯始于建筑师和开发者，致力于图像处理、自然语言处理和搜索的人工智能算法开发。如今，我的编码工作主要局限于低代码平台，用于执行基础自动化、数据收集及其他业务功能。

　　但去年夏天，当我把博客迁移到一个新平台时，导入帖子出现了各种格式和分类问题。我转而使用AI代码生成工具来编写简单的算法：清理HTML、用正则表达式解析图像标签，并将帖子重新格式化为统一格式。

　　《2025年Web开发AI状况报告》显示，91%的开发者正在使用AI进行代码生成，其中GitHub Copilot、Tabnine、JetBrains AI、Supermaven、Qudo、Amazon Q Developer和Aider位列前茅。另一份报告指出，DevOps团队接受了20%至35%的AI建议代码。

　　SAP业务技术平台高级副总裁兼首席营销官Bharat Sandhu表示：“各种技能水平的开发者都可以通过利用生成式AI进行代码开发来显著提高生产力。这些先进工具加速了开发周期，最大限度地减少了调试和遗留代码维护等重复性任务，并持续提供可靠的上下文结果——使团队能够更加专注于创新和复杂问题的解决。”

　　AI代码生成工具是影响开发者体验、开发效率和代码质量的几个人工智能驱动的范式转变之一。开发者应如何使用这些工具以获得最佳效果？我联系了几位专家，他们提供了宝贵的见解并推荐了最佳实践。

　　高级开发者应该如何使用AI代码生成工具？

　　当AI代码生成工具首次出现时，IT领导者的普遍看法是，它们最能发挥高级开发者的优势。高级开发者拥有通过提示清晰表达需求、评估响应以及通过迭代改进代码解决问题的经验。

　　Gradle的首席开发者布道师Trisha Gee说：“高级开发者处于使用AI代码生成工具的最佳位置，因为他们能快速理解生成代码的功能、评估其权衡，并有效引导AI工具将代码塑造成预期结果。但是，他们可能不太常使用AI工具，因为他们已是使用现有工具的专家，通常能比AI工具更快地编写出所需代码。”

　　Redgate技术与创新总监Jeff Foster建议，心态上稍作调整就能帮助资深开发者发现使用代码生成工具的机会。“高级开发者应该像对待一位热情但缺乏经验的实习生那样对待AI代码生成工具。用它们来加速模板生成和探索想法，但不要盲目信任它们。”

　　首席信息官和首席技术官应提醒他们最资深的开发者注意使用这些工具的机会以及应对更高级挑战的业务需求。

　　PagerDuty工程高级副总裁Rukmini Reddy强调：“高级开发者应将AI代码生成工具视为效率‘乘数’，而非‘替代品’。真正的价值不仅在于速度；更在于释放高级开发者的能力，让他们能投入到系统设计、性能优化和指导等更具战略性的工作中。”

　　两位专家分享了高级开发者使用代码生成工具的具体场景：

　　Coder首席执行官Rob Whiteley指出：“GenAI在用于代码补全、自动生成注释和文档时最为成功。它消除了阻碍大多数开发者进入高效工作状态的冗余或繁琐的管理性工作。”

　　我还想了解那些需要高级开发者技能、但耗时且易出错的编码挑战。

　　Checkmarx产品管理副总裁Ori Bendet明确表示：“高级开发者应将AI代码生成工具视为强大的加速器，而非自主作者。它们非常适合生成模板代码、重复性测试桩、基础设施即代码（IaC）模板、解释晦涩语法以及算法优化前的原型。然而，经验丰富的开发者必须保留对架构决策、安全性和性能权衡的控制权。”

　　初级开发者应该如何使用AI代码生成工具？

　　如果91%的开发者都在使用AI代码生成工具，这意味着CIO和CTO看到了让初级开发者使用它们的价值。然而，初级开发者更可能将其用作学习工具，而非解决问题或提升生产力的手段。

　　Redgate的Foster警告说：“初级开发者应将AI代码生成工具用作学习工具，但不要让它们成为‘拐杖’。始终要问：为什么AI生成的代码有效或无效？AI加速了编写过程，但不保证正确性。持怀疑态度进行审查，检查隐藏的假设、安全漏洞和意外的复杂性，并进行彻底测试！”

　　初级开发者应考虑使用生成式AI作为编码伙伴，并提出这样的问题：“我怎样才能使这段代码更可靠，更容易让其他人理解？”

　　JFrog的开发者布道师Yonatan Arbel建议：“初级开发者可以从AI工具中受益，获得灵感和替代方法，但应避免过度依赖。批判性思考和验证生成的代码质量至关重要，应将它们视为‘共鸣板’，而非彻底理解和验证的替代品。”

　　另一个建议是促进初级和高级开发者在最佳实践方面的合作，特别是在编写提示和验证AI生成代码方面。

　　Gradle的Gee指出：“初级开发者利用AI代码生成工具能获得最大的生产力提升，但他们尚缺乏有效使用这些工具的专业知识。关键在于高级开发者对初级开发者进行指导，帮助他们理解权衡和设计选择，从而能够批判性地使用这项技术。”

　　WSO2的首席人工智能官Rania Khalaf认为：“对于初级开发者，代码生成可以成为一个有价值的学习工具。通过仔细审查生成的代码，它提供了一个富有成效的起点，并有助于理解不熟悉的语言或概念。”

　　提示（Prompting）AI代码生成工具的最佳实践是什么？

　　顶尖的开发团队会创建提示知识库，以传授最佳实践，并展示如何迭代改进AI生成的代码。以下是一些提示代码生成工具的建议：

　　IBM watsonx Code Assistant副总裁兼IBM加拿大实验室总监Michael Kwok博士强调：“在提示AI时，务必清晰、具体，避免模糊表述，并迭代优化。始终审查AI生成代码的正确性，根据需求进行验证，并运行测试。”

　　Coder首席执行官Whiteley建议：“最优秀的开发者在提示前会深入理解问题和期望结果。错误的提示可能导致故障排除所需的时间远超其价值。”

　　PagerDuty的Reddy指出：“提示工程正在成为2025年最重要的核心工程技能之一。最好的提示清晰、迭代且目标明确。写好提示是新的调试方式——它揭示了你思维的清晰度。”

　　Pendo的首席产品官Rahul Jain表示：“无论您是验证原型的高级开发者，还是尝试提示的初级开发者，关键是将AI输出锚定在真实世界使用数据和严格测试上。开发的未来在于将AI与深刻的产品洞察力相结合，以确保交付的内容真正创造价值。”

　　Apiiro产品管理总监Karen Cohen警示：“开发者应将AI输出视为‘不可信输入’——制作精确的提示，避免模糊的请求，并强制执行超出基础扫描的深度审查。”

　　开发者应该如何审查和测试AI生成的代码？

　　开发者绝不能在未经严格验证和测试的情况下，就将AI生成的代码直接纳入代码库。虽然AI生成代码的速度可能比开发者快，但它不太可能完全理解业务需求、最终用户期望、数据治理规则、非功能性验收标准、开发安全红线以及其他合规性要求。

　　Sonar集团产品经理Edgar Kussberg强调：“开发者应审查AI生成的代码，以确保其符合编码标准、安全考量和整体代码质量。在软件开发生命周期（SDLC）早期就使用的静态分析工具（如SonarQube），能直接从IDE检查代码，有助于避免代码质量问题混入。开发团队还应考虑将SAST（静态应用程序安全测试）等安全实践整合到代码生成流程中，进行定期安全评估，并利用自动化安全工具来识别和解决手动编写及AI生成代码中的漏洞。”

　　PagerDuty的Reddy主张，采用代码生成工具的组织应坚持进行代码审查。“不要区别对待生成的代码和你同行编写的代码。事实上，要更仔细地审查它，因为它缺乏团队对系统的生活化理解和背景知识。”

　　安全是许多其他专家最关心的问题。对于在左移（Shift-Left）DevSecOps实践中滞后的组织，使用代码生成工具应推动其优先考虑安全性。

　　Apiiro的Cohen强调：“为降低风险，团队必须将安全性整合到其开发工作流中，利用自动化检查和策略执行来确保AI辅助生成的代码符合组织和监管标准。AI生成的代码缺乏公司背景和合规意识，这使得自动化安全审查和威胁建模变得至关重要。”

　　提高数据质量以及利用合成数据来增加测试用例的变异性，对于使用AI代码生成工具和开发AI代理的需求日益增长。

　　JFrog开发者关系主管Melissa McKay指出：“优先考虑数据完整性并利用AI工具实现自动化，不仅能提高生产力，还能将风险降至最低，为AI驱动应用的顺利发布铺平道路。”

　　代码生成仅仅是个开始，因为AI代理（Agent）功能在整个软件开发生命周期（SDLC）中正变得可用。那些学会高效、安全地使用生成式AI功能的DevOps团队，将有更大机会交付业务价值，同时专注于更高级别的技术挑战。