有人分享了AI编程中一个经常被忽视的坑:模块划分。
很多人的工作流是这样的:遇到一个新需求,先让AI从零开始写,最后生成一个几百上千行的大文件,改一个地方牵动全局。然后就陷入无尽的Debug循环,AI说修好了,你一运行还是不行,来来回回浪费大量时间。
根本问题在于:项目稍微大一点就不能一个文件塞所有东西了。好的模块划分应该是逻辑分层清晰,每个模块只做一件事。输入校验、业务逻辑、数据操作、外部调用,各回各家。
一个实用的分层方法是:先画目录骨架,再让AI填内容。比如做一个用户注册功能,手写这几行目录:api/user/register.py(入口层,只做参数校验和格式化)、core/user/service.py(业务逻辑层,注册流程编排)、core/user/model.py(数据层,和数据库打交道)。
这样拆完,每个文件职责单一,AI填完之后逻辑自然就清晰了。模块划分的关键不是技术问题,而是思维方式的转变:先想清楚结构,再让AI执行。
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