从30分钟到30秒：Function Calling优化实战

AI加速函数调用优化

原创于 2025-12-02 12:04:51 发布 · 556 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

输入框内输入如下内容：

创建一个效率对比工具，能够：1. 记录手动编写特定函数调用所需时间 2. 使用AI生成相同功能调用 3. 对比两者代码质量和执行效率。输出详细的对比报告，包括代码行数、执行时间、内存占用等指标。使用Jupyter Notebook展示对比结果。

示例图片

最近在开发一个数据处理项目时，我发现手动编写函数调用不仅耗时，还容易出错。于是尝试用AI辅助生成函数调用，结果效率提升惊人——从原来需要30分钟的手动编写，缩短到只需30秒就能完成。下面分享我的具体实践过程和对比结果。

在开发中，函数调用是最基础也最频繁的操作之一。传统手动编写方式存在几个痛点：

为了量化AI辅助的效果，我设计了一个简单的效率对比工具，主要功能包括：

工具会输出详细的对比报告，包括代码行数、执行时间、内存占用等指标。我选择用Jupyter Notebook来展示对比结果，方便直观查看。

在测试的10个案例中，AI辅助方式展现出显著优势：

特别值得一提的是，对于复杂的链式调用和回调函数场景，AI辅助的优势更加明显。传统方式可能需要反复调试才能正确编写，而AI可以一次性生成符合预期的调用结构。

通过这次实践，我总结了几个关键发现：

这次体验让我意识到，合理利用InsCode(快马)平台的AI能力，可以显著提升开发效率。平台内置的智能补全和代码生成功能，让函数调用这样的基础操作变得异常简单。

示例图片

特别是对于需要快速验证想法的场景，一键部署功能让效率提升更加明显。从编写到运行，整个流程可以在几分钟内完成，这在传统开发环境中是难以想象的。

输入框内输入如下内容：

创建一个效率对比工具，能够：1. 记录手动编写特定函数调用所需时间 2. 使用AI生成相同功能调用 3. 对比两者代码质量和执行效率。输出详细的对比报告，包括代码行数、执行时间、内存占用等指标。使用Jupyter Notebook展示对比结果。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考