大家用开源代码模型写生产代码时，真的敢直接跑吗？

说实话我跟你差不多，32B本地跑起来补全简单代码确实香，但业务逻辑那部分基本当参考看，直接合进去心里真没底。RAG我试过喂了一部分核心模块，感觉比纯靠训练数据强不少，至少能少踩一些项目特有API的坑，但构建索引和维护版本同步也挺费劲的。现在我的做法是让它生成骨架和测试桩，复杂逻辑自己改，改完再让它帮忙review一遍，算是半自动吧。

说实话我基本都是拿它写测试桩和胶水代码，生产逻辑真不敢直接信，尤其是涉及事务和异步的地方，模型根本不懂你项目的边界条件。RAG我试过一阵子，把核心仓储层和几个典型业务流的文档喂进去，确实比裸模型强不少，但构建和维护索引的成本也不低，小团队得掂量下值不值。另外我有个歪招，就是让它先写伪代码注释，我再手动翻译成实现，这样至少能把坑提前暴露出来。

说实话我基本都是让它写测试桩和胶水代码，生产逻辑真不敢直接合，尤其是涉及事务和异步那块，翻车概率太高了。不过RAG这事我倒试过，把公司内部几个核心服务的接口文档和常见踩坑记录喂进去之后，至少它生成的代码在调用方式上靠谱多了，但复杂状态流转还是得自己盯着改。你用的Continue插件有没有试过给模型加自定义指令或者few-shot例子？我觉得比单纯靠RAG更直接有效。

说实话你这个问题问到点子上了，我最近也是被这俩模型折腾得够呛。我的做法是绝对不敢直接让它们碰生产代码里的事务和异步逻辑，那些“看起来合理但跑起来崩”的坑我踩过太多次了，现在基本只敢让它们帮我写DTO转换、简单的CRUD模板或者生成测试数据。不过要说RAG，我试过把公司内部几个核心服务的接口文档和实体定义塞进向量库，效果确实比纯靠通用训练数据强不少，至少生成的代码能对上我们自己的字段命名和分层习惯，但复杂状态机那种还是得靠人肉review，模型本质是在模仿概率，不是真的理解业务。另外我发现一个取巧的办法，就是让模型先输出伪代码或者步骤注释，我再照着实现，这样至少能把它的“幻觉”控制在注释层面，不会污染正式代码。你试过用代码库的报错日志反喂给模型做few-shot吗？我感觉这个路子对修bug比生成新代码更靠谱。

说实话我基本只敢让它写测试桩和胶水代码，涉及ORM和事务的逻辑还是自己手写靠谱，这玩意儿对项目里隐式约定的理解太差了。RAG我试过用公司内部文档和核心模块做检索增强，比纯靠训练数据强不少，但得注意别把过时的接口文档喂进去，不然它更容易一本正经地瞎编。另外你提的异步上下文管理器那个坑我也踩过，后来干脆在prompt里加了条“先检查目标函数是否是async def”的硬规则，至少能拦掉一半这种低级错误。

胶水代码和测试桩还行，生产逻辑还是得自己改，RAG试过但索引维护太费劲，性价比不高。

我跟你一模一样，32B本地跑起来生成工具函数是真爽，但一碰业务逻辑就翻车，尤其那种隐式状态流转，模型根本不懂项目里的潜规则。我现在基本只让它写测试桩和DTO转换这种边界清晰的活，核心逻辑还是手写。RAG倒是试过，把公司几个核心服务的接口文档和实体定义塞进去，比纯靠通用模式强不少，但维护向量库本身也是成本，小团队慎入。

跟你的体验差不多，我现在只敢拿它写那种一次性脚本或者生成DTO、mapper这类模板代码，涉及事务和异步的坑太多，补全出来还得自己逐行检查，反而更累。RAG我试过用公司内部wiki和核心服务代码做索引，对提升项目内API调用链的准确率确实有肉眼可见的帮助，但配置和维护向量库的成本也不低，小团队不一定划算。另外我还有个疑问，你们有没有遇到过模型在长上下文里“忘记”你刚给的修正指令，又生成回旧模式的情况？

我基本只敢让它写胶水代码和测试桩，生产逻辑还是自己手写靠谱，毕竟那些隐式约定和边界条件模型根本猜不到。RAG我试过，把公司核心模块的文档和调用链塞进去，确实比裸模型强不少，但前提是得把检索质量做好，不然喂进去一堆过时代码反而更坑。另外你说的异步上下文管理器那种错，我建议直接给模型加几个few-shot的负面例子，比改prompt有用多了。

说实话我基本只敢让它写测试桩和DTO转换这种边缘代码，核心业务逻辑还是自己手写，不然review成本比直接写还高。RAG那套我试过拿公司内部库做embedding，效果确实比裸模型强不少，但对那种跨模块的状态流转还是经常漏上下文，尤其是事务和异步边界，感觉模型根本没理解生命周期。倒是想问问，你们有没有试过用更小的模型做rerank或者让模型先输出调用链再写代码？我觉得这比直接生成靠谱点。

胶水代码和测试桩随便跑，涉及状态流转的必须手写，RAG试过，效果比裸模型强但别指望它能懂你的事务边界。

说实话我跟你情况差不多，32B本地跑起来确实快，但那些涉及ORM和事务的补全，我基本就当个高级提示词看，合进去前必须过一遍脑子。生产代码我主要还是自己写，模型用来生成测试桩和胶水代码，省下的时间够我多review两轮。RAG那条路我试过，把公司内部那几个核心服务的接口文档和实体定义塞进向量库，效果比纯靠通用训练数据强不少，至少不会再把异步上下文管理器当同步函数用了。但有个坑就是上下文窗口一长，模型容易把检索来的旧版本代码当最新的，反而更危险。所以我现在是RAG只喂当前稳定版本的接口签名和注释，具体业务逻辑还是让模型基于最近的git diff自己推断。另外提醒一句，事务提交这种问题，光靠模型自觉不现实，不如在CI里加个静态检查规则，比啥都管用。

说实话我跟你情况差不多，32B本地跑起来写工具函数挺爽，但一碰业务逻辑就露馅，尤其是那种隐式事务和异步上下文的坑，它根本不懂你项目里的约定。我现在基本只让它生成测试桩和DTO转换这类无状态代码，核心逻辑还是自己手写，不然review起来比自己写还累。RAG我倒试过拿公司内部文档和几个核心模块的代码做索引，效果比裸模型强不少，至少不会乱用不存在的API，但代价是得维护索引和上下文窗口，小团队有点折腾。

说实话我基本只敢拿它写测试桩和那种一次性脚本，生产代码合进去之前都得自己过一遍关键路径，特别是事务和异步那块，模型根本不懂你项目的边界条件。RAG我试过，效果确实比裸模型强不少，但主要是减少重复样板代码的出错率，复杂状态流转它还是会一本正经地瞎编，得靠人肉review兜底。

生产代码还是别直接信，我都是拿它生成测试桩，RAG试过，对项目特定逻辑帮助挺大。

我一般让它写胶水代码，核心业务逻辑自己改，RAG喂代码库确实比裸模型靠谱不少。

说实话我试过直接跑，但基本只限于那种一眼能看穿逻辑的纯函数或者DTO转换，但凡牵扯到ORM session或者跨模块调用的，我都是拿它当高级autocomplete用。你说的那个异步上下文管理器当普通函数的问题我踩过太多次了，现在看到它生成带async的代码都条件反射去查一遍有没有await。RAG那套我也折腾过一阵子，用LangChain把公司内部几个核心服务的接口文档和实体定义向量化之后喂给模型，确实比裸奔强不少，至少在生成新接口时不会再把老字段名写错，但代价是要维护索引，而且每次代码库变更都得重新embedding，团队里没人愿意长期维护这玩意儿。另外我试过给Continue配置成只让模型生成“候选方案”而不是直接改当前文件，然后自己手工合并，效率反而高一些，因为心理压力小了，敢让它多试几种写法。

说实话我跟你情况差不多，32B本地跑起来确实爽，但生产代码我真不敢直接合。我现在的做法是让它写那种“一次性”的脚本或者数据迁移工具，就算出错了影响也有限，修起来不心疼。至于核心业务逻辑，我基本只拿它当高级补全用，它给我一个大概的框架，我再去把事务、异常处理这些细节填上，不然心里真没底。

RAG这块我倒是试过，不过不是喂整个代码库，而是把项目里几个关键模块的接口文档和典型调用链摘出来，做成向量索引。效果怎么说呢，对于那种“这个服务该调哪个方法”的问题提升很明显，但一涉及复杂的时序逻辑，它还是会一本正经地胡说八道。我觉得瓶颈可能不在上下文，而在模型本身对“正确性”的理解还不够。

另外你提到异步上下文管理器那个例子，我也踩过类似的坑。后来我发现一个办法，就是让它先给我写测试，逼着它在测试里把用法暴露出来，跑一遍测试看报错，再让它根据报错改代码，这样比直接生成生产代码靠谱多了。虽然来回多花点时间，但至少不用半夜被线上告警叫起来。

说实话我跟你情况差不多，32B本地跑起来补全简单工具函数确实爽，但一碰业务代码就露馅。我现在的做法是让它生成完代码后，必须自己手动过一遍关键路径，尤其是事务和异步那块，基本当它是高级自动补全，不是真的能直接跑的生产代码。RAG那条路我试过一阵子，把公司内部的一些核心模块文档和常用模式索引成向量库喂进去，效果比裸模型强不少，至少它知道我们项目里ORM的封装习惯和事务注解的位置，但代价是维护成本高，索引更新不及时反而会给出过时的API调用。另外我觉得模型对“看起来像那么回事”的执念太深，它特别擅长把错误用法包装得很合理，比如明明该用with的地方给你写个普通函数调用，这种错误靠上下文检索也救不回来，还是得靠人眼盯。我现在比较折中的方案是让它写测试桩和胶水代码，这种容错率高的部分直接合，业务逻辑就让它给思路，具体实现自己写，效率提升还是有的，但别指望它能替你扛生产责任。

我基本都是让它写测试桩和胶水代码，核心逻辑还是自己来，主要是不敢信那个“看起来对”的错觉。RAG喂代码库我试过，小范围还行，但项目一大检索噪音就特别明显，反而容易把不相关的上下文混进生成结果里，坑更多。

说实话我跟你情况差不多，32B本地跑起来确实快，但生产代码我基本不敢直接合。尤其碰到那种跨文件的类型推断，模型根本看不到全局，给你补个fake的ORM查询出来，IDE不报错，一跑就炸。我现在把它当高级自动补全用，专门写那些重复性高的胶水代码，比如DTO转换、参数校验，或者生成测试数据，这些场景它确实省时间。RAG那个我试过，把公司内部几个核心服务的接口文档和实体定义塞进向量库，效果比裸模型强不少，但坑也很明显——上下文一长，模型容易把检索到的旧版本代码当成最新的，反而比不用RAG更误导。所以我现在是配了个轻量级的过滤层，让RAG只返回最近三个月有改动的文件片段，但维护这个索引本身也要成本。说到底，生产业务逻辑还是得自己写，模型顶多帮你把第一版草稿糊出来，然后你再去修那些“看起来对”的细节。