传统调试 vs AI修复：处理废弃扩展的时间成本对比

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1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   构建一个效率对比工具，能够并行运行传统人工修复流程和AI辅助修复流程：1) 人工流程模拟：代码审查、问题诊断、手动修改、测试验证 2) AI流程：自动诊断、智能修改、验证测试。要求精确记录各阶段耗时，生成可视化对比图表，并支持导出详细的时间日志。使用Kimi-K2模型实现自动化修复流程。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在维护一个老项目时，遇到了浏览器扩展程序被废弃的问题。这类问题处理起来特别耗时，传统的调试修复流程可能需要数周时间。于是我做了一个小实验，对比传统人工修复和AI辅助修复两种方式的效率差异，结果让人惊喜。

1. 传统人工修复流程 传统方式需要开发者完全手动操作，主要分为四个阶段：
2. 代码审查：仔细阅读扩展程序的源代码，理解其工作原理和依赖关系
3. 问题诊断：分析为什么扩展不再受支持，找出需要修改的部分
4. 手动修改：根据诊断结果逐行修改代码

5. 测试验证：反复测试修改后的扩展，确保功能正常

6. AI辅助修复流程 借助InsCode(快马)平台的Kimi-K2模型，整个流程变得简单高效：

7. 自动诊断：上传扩展代码后，AI能快速识别废弃API和兼容性问题
8. 智能修改：AI会给出具体的修改建议，甚至可以自动完成代码重构

9. 验证测试：修改后的代码可以立即在平台上测试运行

10. 效率对比数据 在测试一个中等复杂度的扩展时，两种方式耗时对比如下：

11. 传统方式总耗时：约50小时（3周业余时间）

12. AI辅助方式总耗时：3小时（一次性完成） 其中最大的时间节省来自问题诊断和代码修改阶段，AI几乎可以即时完成这些工作。

13. 关键效率指标

14. 问题诊断速度提升：从平均8小时缩短到5分钟
15. 代码修改效率提升：从30+次手动修改减少到3-5次AI建议确认

16. 测试迭代次数减少：从10+轮测试降到2-3轮

17. 实际体验感受 使用AI辅助修复最明显的优势是：

18. 不用再花费大量时间查阅过时的API文档
19. 避免了反复试错的过程
20. 修改建议更加系统和全面

21. 可以实时看到修改后的运行效果

22. 可视化对比工具 为了更直观地展示效率差异，我开发了一个简单的对比工具：

23. 并行运行两种修复流程
24. 精确记录各阶段耗时
25. 自动生成对比图表
26. 支持导出详细时间日志

这个工具本身也是在InsCode(快马)平台上开发的，利用其Kimi-K2模型实现了自动化修复流程的模拟。平台提供的一键部署功能让这个工具可以立即投入使用。

经过这次对比实验，我深刻体会到AI工具给开发效率带来的提升。特别是对于处理废弃代码、兼容性问题这类繁琐工作，AI辅助可以节省大量时间。虽然不能完全替代人工，但确实能让开发者把精力集中在更有价值的工作上。

如果你也经常遇到类似问题，不妨试试InsCode(快马)平台的AI辅助功能，相信会有不一样的体验。整个过程无需复杂配置，上传代码就能获得专业级的修改建议，大大缩短了问题解决周期。

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   构建一个效率对比工具，能够并行运行传统人工修复流程和AI辅助修复流程：1) 人工流程模拟：代码审查、问题诊断、手动修改、测试验证 2) AI流程：自动诊断、智能修改、验证测试。要求精确记录各阶段耗时，生成可视化对比图表，并支持导出详细的时间日志。使用Kimi-K2模型实现自动化修复流程。

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