大家好，我是程序员鱼皮，一个对烂代码 “恨之入骨” 的程序员。
以前在鹅厂工作的时候，每当我被别人写的烂代码折磨时，虽然明面上不说，但会在心里默默问候；不过当自己也写出烂代码时，却又挠挠头一笑了之。
现在我带领团队开发项目，看到团队的同学们偶尔也会吐槽同事写的烂代码。为了提高团队研发效率，我觉得我应该做点什么了。。。
没错，我要彻底整治鱼厂的代码！
拯救鱼厂代码规范
“咳咳”
我清了清嗓子，看着同事们说：“为了提高咱们的开发效率，也是让项目更好维护，咱们必须要
定一套代码规范
。接下来我就说几点最重要的，大家认真听！常量要全大写、包名要全小写、要写方法注释。。。”
结果说了一大堆，我发现大家根本记不住。
于是，我利用 AI 写了一篇《鱼厂代码规范文档》，以后大家每次写代码前，先把规范文档读一遍。
结果，很快我就发现，这招根本行不通，
很多人根本不看文档！
而且即使看过，写代码的时候也完全没有意识要去遵守规范。
没事，咱还有招！作为一名程序员，本能地想到要利用工具来解决问题。
于是，我搞了一套 Code Style 代码规范的配置，大家只要在 IDE 开发工具中导入配置文件，写出来的代码风格就是一样的啦！
同事们：“好耶！不用看文档啦！”
可惜，好景不长，很快我又发现了新的问题。之前自定义 Code Style 的方式更多的只是控制代码格式，比如缩进是 2 格还是 4 格；但无法保证大家写代码的风格和习惯一致，也无法发现代码中不规范的地方，比如 Java 开发中应该使用日志库代替 System.out 输出、应该使用自定义异常代替过于通用的异常。
要解决这个问题，也很简单，可以在 IDE 中安装 SonarLint 插件，这玩意能帮我们自动发现代码中的问题和不规范的地方，只要看到警告，按照它说的改就行了。
同事们：“好耶！我们都是程序员大佬了~”
然而，很快我又发现了新的问题。。。
插件虽好，但都是别人定义好的规则。如果想补充我们鱼厂自己的代码规范或开发建议，就比较麻烦了。
比如：
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引导开发者使用团队内已经开发好的方法，而不是重复开发
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团队内部使用相同的异常处理逻辑，比如抛出自定义异常
这些场景往往和企业自身的项目与团队强相关，可能涉及很多自定义的业务信息。那怎么才能在开发时，结合团队自己的要求和业务给出开发建议呢？
我陷入了沉思。。。
不知过了多久，我想到了：现在 AI 不是很流行么？同事们也都在利用 AI 生成代码、提高开发效率。那如果我把业务知识提前告诉 AI，AI 是不是也能指导我们写出更规范的代码么？
上网一搜，发现
腾讯云 AI 代码助手
已经支持了这个功能！
腾讯云 AI 代码助手是一款免费产品，提供生成代码、解释代码、代码纠错、生成文档、技术问答等功能：
接下来我们试试看如何使用它来帮助我们写出质量更高的代码。
利用 AI 提升代码质量
首先进入官网：https://copilot.tencent.com
点击 “企业免费开通”，会创建一个团队，我们可以通过微信或飞书快速邀请成员加入：
然后通过点击左侧列表进入到了
知识库
功能。所谓的知识库，就是给 AI 提供各种文档资料，之后 AI 在回答时会先从知识库中找到相关的内容，再结合自己已有的知识去总结。这里官方已经内置了一些常用的技术知识库：
但我的目标是让 AI 根据团队的情况自定义代码规范和建议，因此需要新建知识库，名称为
codestyle
：
创建完知识库后，我们首先要给知识库添加数据，可以是文档、代码或压缩包，支持批量上传。
这里我参考网上的规范，并结合鱼厂团队的情况编辑了一份《鱼厂 Java 开发规范》，上传到了知识库中。
比如下图中红圈内的规范，就是我主动添加的，防止缺少经验的同事不小心暴露敏感数据：
上传文档后，腾讯云 AI 代码助手首先对上传的数据进行一些预处理，比如将文档内容分段、或者给代码添加注释总结提示来提高代码检索的准确度；然后是切分内容并以向量的形式存储在数据库中。之后，系统就能够根据用户的问题在知识库中找到与之相匹配的内容，从而提高回答的准确性。
这背后其实是大模型 RAG（Retrieval-augmented Generation）技术。针对代码场景，腾讯云 AI 团队也对 RAG 做了优化。比如切分代码的时候，尝试使用 AST 的代码结构树来提取不同语言的代码块，以 function 为最小提取粒度，更合理化地切分整个代码文件等等。
最后，点击启用知识库，接下来就可以测试一下啦~
首先在 IDE 里搜索
腾讯云 AI 代码助手
，安装插件：
然后在 IDE 右侧打开代码助手，有任何问题都可以问它，腾讯云 AI 代码助手内置了很多技术文档、专门对技术问题做了优化，效果还是不错的：
接下来试试看代码助手能否利用知识库发现代码的问题。先选中一段团队内的烂代码，然后在 AI 对话框中输入
/fix
表示想要修复代码问题，会自动关联
@workspace
项目上下文，再输入
#codestyle
来关联之前已经创建的知识库：
AI 很快就给出了结果。可以看到，代码助手引用了规范文档中设定的代码风格对代码进行了修复：
修复后的代码如下：
显然代码比之前规范了很多，但是好像有个问题，规范文档中不是写了 “不建议输出 API 密钥” 么？为什么修复后的代码还是输出了密钥？
回到腾讯云 AI 代码助手的知识库，点击设置：
哦哦哦哦哦哦！原来可以自主设置 AI 从知识库中筛选的片段数量（Top K 参数），默认为 3，所以只参考了前几条规范。可以将 Top K 的值调大，根据自己的需要设置即可：
再次向 AI 代码助手输入
@workspace /fix #codestyle
，看到这次引用了 5 项资料作为参考：
修复后的代码也按照规范文档移除了敏感信息：
接下来，我只需要不断完善文档并持续 “喂” 给 AI 知识库，AI 就能成为优秀的代码规范大师。开发者们在写完代码后，检测一下就可以啦。
还可以选中代码片段后按快捷键，更快地选择操作来执行：
拥抱 AI
到这里，我们已经成功完成了本次 “拯救鱼厂代码规范” 的任务。可能你也发现了，无论是对于个人开发者还是团队，AI 都是提效利器，也是程序员必须要掌握的技能。
如今国产 AI 也在蓬勃发展、百花齐放，鱼皮也在一直关注各家 AI 的产品动态。但不论是哪种产品，关键还是先用起来，像前面用到的腾讯云 AI 代码助手目前是
完全免费
的，推荐给大家。
对于企业来说，AI 不仅可以用来指导团队开发者、提升研发效能，我们也在尝试通过
研效看板
分析整个团队的代码生成质量和采纳率，帮助评估知识库的质量：
对于个人开发者，就是要多利用 AI 来生成代码，学会如何驾驭 AI 来生成自己需要的代码。像我个人现在的开发理念是
“尽量只让 AI 来写代码，人只负责指挥”
，听起来可能会有些荒谬，但这一定是未来流行的开发模式。
