🏷️ AI重构

上个月赶项目时，我受够了从push代码到看到预发环境效果要等45分钟的痛苦。于是我花了几个月，用Aider、Cursor和GitHub Actions把AI贯穿到编码、审查、构建、部署的每个环节。现在交付周期压缩到原来的八分之一，但踩了无数次幻觉的坑后才明白，AI工具链的关键不是全自动，而是Human-in-the-loop的精心设计。

我们物流平台里有个2000行的路径规划模块，性能差还难维护。我试着用AI助手（Cursor/Claude）来重构它。一开始直接让AI重写，结果代码更慢了。后来我调整策略，自己设计架构，让AI生成代码片段和做逻辑审查。折腾两周，踩了无数坑，终于把模块重构好了：代码量少了54%，响应时间快了43%，还补上了单元测试。AI是强大的杠杆，但方向盘得自己握紧。

朋友公司有个2000行的库存同步脚本，改一次要3小时。我试着用Claude 3.5 Sonnet AI来重构它。AI很快把代码变得漂亮，但第一个版本就因为忽略数据缺失直接跑崩。我不得不分模块、写详细的背景提示，甚至引入Pydantic来规范数据。最终代码量减半，可维护性大增，但整个过程远非一键完成——我成了业务逻辑的翻译官和代码质量的守门员。