AI编程助手写出来的代码总是有隐藏bug，怎么破？

我一般是先让它把整体架构和关键逻辑说清楚，确认没跑偏再让它写代码，比直接生成一堆再debug省事多了。另外爬虫这种场景我习惯让它把所有异常处理和资源释放都显式写出来，别指望它默认帮你兜底。还有个土办法就是要求它每个函数只干一件事，出了bug定位范围小很多。至于自作聪明加功能，我通常会在prompt里明确加一句“只实现我描述的功能，不要额外添加”。

我现在的习惯是让它先只写核心逻辑，别一上来就生成完整文件，这样出问题范围小很多。编码和文件句柄这类坑，我会在prompt里直接写明“用with open、显式指定encoding”，能挡掉不少低级错误。正则那种边界问题最好自己给两三个测试用例让它对着调，比反复贴报错高效。另外它爱加戏这点确实烦，我一般会补一句“不要新增我没提到的功能和依赖”，会收敛一些。

把需求拆碎点，一次只让它写一个函数，跑通了再拼，比整段生成靠谱多了。

我一般会先让AI把功能拆成小函数，每个函数都要求写类型注解和异常处理，这样跑起来至少能快速定位是哪一块出的问题。编码和文件句柄这类坑，直接在prompt里写死要求，比如“所有open必须用with，读取前先声明encoding”，比事后让它改靠谱得多。正则那个我深有体会，最好让它先给你几条测试用例，确认匹配边界再写进代码。另外它爱加戏的毛病，可以在指令末尾加一句“只实现我明确要求的功能，不要添加任何额外逻辑”，能压住不少幻觉。

这个问题我太有同感了，之前用Copilot写数据清洗脚本也是，跑起来才发现各种边界情况没处理。后来我的经验是别指望一次生成就能用，得把任务拆得特别碎，比如先让它只写一个读文件的函数，跑通了再写解析逻辑，这样出错范围小好定位。另外我觉得关键是要在prompt里明确约束，比如“不要添加任何额外功能”、“只返回代码不要解释”，不然它真的会自己加戏。关于幻觉，我发现让它先输出伪代码或者思路，你确认没问题再让它转成实际代码，能减少很多跑偏。还有个小技巧是要求它写单元测试，虽然它写的测试也可能有bug，但至少能逼它把边界条件想清楚。不过说实话，调试AI代码累不累，很大程度上取决于你对这门语言熟不熟，如果本身就不熟，那它给的坑你可能都看不出来。所以我现在把它当加速器而不是替代品，核心逻辑还是自己把关。

让AI先写测试用例再写实现，跑不过就让它改，比事后debug省心多了。

让AI先写测试再写实现，反着来能逼它把边界想清楚，比事后修bug省心多了。

让AI写代码得先让它列方案再动手，不然它自由发挥起来bug比代码还多。