你以为大厂写得代码就不烂了?

本文探讨了即使在大型企业中,代码质量也可能不尽如人意的现象。分析了历史遗留问题、业务逻辑复杂度、追求效率导致的快速迭代等因素如何影响代码质量,并提出改善代码质量的建议。

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最近一个朋友进入梦寐以求的大公司,和我抱怨了下,他们大公司代码写的也不怎么好,连他一个菜鸡都能看出逻辑漏洞,都没人改。让他有点怀疑人生了。那么为什么有的大公司代码也会如此烂呢?

历史遗留

如果是老项目,几乎每个人都是一来接手一个项目,如果之前维护这个项目的人,水平比较高,代码行云流水,代码规范,逻辑严谨度都很高,恭喜你,你获取一个学习优秀代码的成长起点。对于你是幸运的,白哥之前接触过这样的项目,真是写的好,巧妙的设计模式,逻辑清晰,和读系统源码一样。但是你没那么幸运,接手一个水平不是很高的团队维护的代码,那你就有事情做了,重新写,还是重构。烂代码跟一坨屎一样,很多时候就是和一坨屎共处千万别深挖,说不定把哪里挖塌了把你埋了,扔一坨代码到屎山上,达到自己目的,能跑就行了,你还要搞清楚山上的屎哪一坨是谁拉的,拉的人吃了什么,就没什么意思了。能在超级大的屎山上扔一坨代码进去,把自己的事干了,也是本事真的,毕竟谁没维护过烂代码。复杂度足够大,都会成为屎山的,什么设计模式都没什么鸟用。这时候可以花时间加班来重写吧,不然你干不下去的,等着你的要么走人。

业务逻辑

逻辑复杂,一个系统和N多系统集成,一个业务对象上百个字段和几十种状态,一个流程几十个环节,自己业务依赖他人的,别人写的烂,自己也会被影响,反正写的烂无所谓了。

然后扔一坨代码到本来的屎山上,那就更烂了。

注重效率

大公司版本迭代快,所以要求短时间交付,发版本上线,业务开发就没时间,没精力去关注质量,这边copy,那边copy, 先上线再说,后面看到自己写的代码都会恶心死,也就不想动了。

如何提高代码质量?

 

还记得十年前初学Java的时候,就是他带我入坑的,哈哈。看看怎么看待这个问题。

不知道下面这几句口头禅你能否猜到他是谁?

“来,看我桌面。”

“豆芽子它长一房高,它也是一根菜。”

“用你大腿想一想...”

“骑着驴找马,但是不要虐待驴,别跟公司闹僵,公司也不会跟你过不去。”

“同学们用你们的大腿想想哪个最……?对,没错,就是这样,大家的大腿很发达。”

“不就是名字长一点吗,弗拉基米尔拉德马诺维奇其实简单来说就是列宁”

再推荐几篇他的经典文章「点点点」

java还是python,这是个直击灵魂的问题

Java中如何唤醒“指定的“某个线程

程序员的丽春院

天气热的夏天,心象寒冷冬夜

小伙伴们,看到这,应该有答案了

没错,就是曾经带我入行,带我入坑的马老师

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重要的事情说三遍...

马老师准备了一些学习资料「2020版最新设计模式」、「左程云大厂面试题」、「算法」、「程序员数学」、「大厂面经」、「项目白皮书」...

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<think>嗯,用户想知道大型科技公司如何利用AI自动生成代码的技术和工具。首先,我需要回忆一下有哪些大厂在做这方面的事情。比如微软的GitHub Copilot,还有亚马逊的CodeWhisperer,这些应该是比较有名的工具。然后,可能还有谷歌的AlphaCode或者其他的内部工具。 接下来,用户可能想知道这些工具背后的技术,比如它们用了什么模型,是GPT-3还是Codex?还有这些工具如何工作,是自然语言生成代码吗?需要解释一下这些AI模型是如何训练的,可能是在大量的代码库上进行预训练,然后微调。 另外,用户可能还关心这些工具的应用场景,比如代码补全、生成测试用例,或者自动化文档生成。同时,可能也需要提到这些工具的优势和局限性,比如提高效率但可能存在代码质量的问题,或者安全性考虑。 还要注意引用用户提供的参考内容,比如引用[2]里提到的GitHub Copilot和OpenAI的合作,以及引用[1]中提到的宇树科技使用AI算法提升智能决策能力,可能可以联系到AI在代码生成中的智能决策部分。 还需要生成相关问题,比如技术原理、工具比较、安全性、未来趋势等。要确保问题覆盖用户可能感兴趣的各个方面,帮助用户进一步探索。 最后,检查回答是否符合格式要求,使用正确的LaTeX语法,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,并且结构清晰,分点说明技术和工具,应用场景,优势挑战等部分。确保引用正确,比如在提到Copilot时加上[^2],在提到AI决策时引用[^1]。</think>### 大型科技公司使用AI自动生成代码的技术与工具 #### 1. **核心技术** - **自然语言处理(NLP)与代码理解**: 基于Transformer的模型(如OpenAI的GPT系列)通过海量代码库(如GitHub公开项目)进行预训练,学习代码语法、逻辑与自然语言描述之间的关联。例如,模型可通过注释生成函数: ```python # 计算斐波那契数列的第n项(AI生成的代码) def fibonacci(n): if n <= 0: return 0 elif n == 1: return 1 else: return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2) ``` 此类模型可解析自然语言需求,如“排序数组”对应生成快速排序代码[^2]。 - **代码补全与上下文感知**: 工具如GitHub Copilot通过分析当前代码的上下文(变量名、函数结构等),实时建议后续代码片段。例如,输入`for i in range(len(arr)):`时,AI可能自动补全冒泡排序逻辑。 - **强化学习优化**: 部分系统结合强化学习,根据代码执行结果(如测试通过率、性能指标)动态调整生成策略,类似机器人智能决策的优化过程[^1]。 #### 2. **主流工具** | 工具名称 | 开发公司 | 核心功能 | |------------------|----------------|--------------------------------------------------------------------------| | GitHub Copilot | 微软/GitHub | 基于OpenAI Codex,支持多语言代码生成与补全,集成于VS Code等编辑器 | | Amazon CodeWhisperer | 亚马逊 | 提供AWS服务集成,强调安全性与代码合规性检查 | | AlphaCode | DeepMind(谷歌)| 专注于竞赛级算法生成,在编程竞赛中达到人类前50%水平 | | Tabnine | 独立公司 | 本地化部署支持,注重隐私与定制化训练 | #### 3. **应用场景** - **快速原型开发**:根据需求描述生成基础代码框架,缩短开发周期。 - **代码审查辅助**:自动检测潜在错误(如`$x = 0 \text{ and } y = null$`导致的空指针)。 - **测试用例生成**:通过函数定义自动生成边界条件测试,如输入`max(a, b)`时生成`a < 0, b > 0`的测试组合。 - **文档自动化**:从代码中提取注释生成API文档,例如将Javadoc转换为Markdown。 #### 4. **优势与挑战** - **优势**: - 开发效率提升约30%-50%(据GitHub统计) - 减少重复性编码工作(如模板代码`getter/setter`) - 支持新手开发者快速上手复杂框架 - **挑战**: - 代码质量依赖训练数据,可能引入安全漏洞(如SQL注入模式) - 版权争议(使用开源代码训练模型的合规性) - 复杂业务逻辑仍需人工优化,例如分布式系统设计需满足$CAP$定理的权衡 #### 5. **未来趋势** - **多模态代码生成**:结合设计图、流程图等非文本输入生成完整系统。 - **领域专用模型**:针对金融、医疗等垂直领域训练专用代码生成器。 - **自主调试能力**:实现“编码-测试-修复”闭环,如自动解决`$O(n^2)$`到`$O(n \log n)$`的算法优化。 ---
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