近期事件

最近几个月的工作中，开始接触公司的更多项目，项目一个 10 年以上一个 6 年以上，有些共同特征

  • 工具老，Webpack 2，还有各种古早依赖库
  • 代码乱，没有底层架构，没有设计模式，没有代码规范，只面向需求迭代

结合以上问题，我们这次来谈谈 AI 在开发老项目中的问题。那么首先，我需要解释一下

什么是软的？什么是硬的？

如果将文档比作软的，也就是自然语言化，灵活性高、重在意图与含义

那么代码则是硬的，也就是形式语言化，严谨性高，重在逻辑与结构

AI 的背刺

本文主要介绍使用 AI 开发相关的内容，所有的“文档”指的都是“AI 开发指导文档”

使用 AI 开发这些老项目时，经常会遇到修复一个问题后，导致另外一个问题出现了，还有就是有时候发现之前写的某个功能不起作用了，检查代码后发现其他人修改了代码，把我的逻辑注释或删掉了

本质上这并不是 AI 的问题。原因是 AI 是目的专注的，当你给 AI 提出一个问题修复时，它的目光首先会聚焦在目的本身，然后向外扩散检查相关逻辑。在混乱的代码中，它的专注力更多的会在出问题的一条逻辑线上，所以如果逻辑互相有多处关联

就会非常容易因修复一个问题产生一个或多个新的问题

稳定的三角关系

解决这个问题，只优化 AI 文档总是有限的，代码的优化也是必不可少的。包括但不限于，使用设计模式、提供抽象类、配置代码规范等等。最理想的状态是，让 AI、文档、代码，形成一个稳定的三角关系

近期在实现某个相对独立的模块的时候，我尝试尽可能脱离原本的代码去实现，添加了 TypeScript 做类型约束、实现基础抽象类等，让新增模块中的功能像做填空题一样，或者说像插件开发一样。经历了几次小范围重构和优化，代码提供硬的约束边界，文档提供软的方向指导，再通过 AI 让两者之间不断循环迭代

再次感叹，好的设计模式无论什么时代都不会过时

牢骚

简单分析一下，一个项目怎么就会变成这样

主要原因，项目在基于需求迭代，安排一个功能做一个功能，零零散散且高耦合，底层封装基本没有

次要原因，每个月有迭代要求，优化都只能挤时间做，重构更是不可能，发版时间为重，感觉是为了发版而发版