2025年10月24日·1 分钟
AI 如何在代码中平衡性能、可读性与简单性
探索 AI 生成的应用逻辑如何在快速、可读与简单之间保持平衡——并提供实用提示、审查检查项与可维护代码的常用模式。
探索 AI 生成的应用逻辑如何在快速、可读与简单之间保持平衡——并提供实用提示、审查检查项与可维护代码的常用模式。
在评判 AI 是否“平衡”之前，先明确你在讨论哪类代码会更有帮助。
应用逻辑是表达产品规则和工作流的代码：资格检查、定价决策、订单状态转换、权限以及“下一步发生什么”。它与业务行为最紧密相关，也最容易变化。
基础设施代码是管道类的东西：数据库连接、HTTP 服务器、消息队列、部署配置、日志管道和集成。它很重要，但通常不是你编码应用核心规则的地方。
性能意味着代码在合理的时间和资源（CPU、内存、网络调用、数据库查询）内完成任务。在应用逻辑中，性能问题通常来自额外的 I/O（过多查询、重复 API 调用），而不是慢循环。
可读性意味着队友可以准确理解代码在做什么、为什么这样做以及在哪儿修改——而不需要在脑中“调试”一小时。
简单性意味着更少的活动部件：更少抽象，更少特例，更少隐藏的副作用。简单的代码通常更容易测试，也更安全地修改。
提升一个目标往往会给其他目标带来压力。
缓存可以加速但引入失效规则。深度抽象能消除重复但让流程更难理解。微观优化可以缩短运行时间，却模糊意图。
AI 也可能“过度解决”问题：它会建议通用模式（工厂、策略对象、复杂辅助工具），而简单的函数会更清晰明了。
对大多数团队来说，“足够好”通常是：
平衡通常意味着先交付易于维护的代码，只有当度量（或真实事故）证明必要时再变复杂。
AI 并不像工程师那样“决定”结构。它基于你的提示和见过的模式预测下一个最可能的标记。因此代码的形状很大程度上取决于你如何提问和示范。
如果你要求“最快的解决方案”，通常会得到额外的缓存、早返回和优先速度的数据结构——即便性能提升微乎其微。若你要求“整洁可读”，往往会得到更具描述性的命名、更小的函数和更清晰的控制流。
提供示例或现有代码风格比形容词更有力。模型会镜像：
由于 AI 擅长组合模式，它可能演化出“聪明”的解决方案，看上去很吸引人但难以维护：
AI 从各种实际代码中学习：干净的库、匆忙的应用代码、面试题解和框架示例。正因为这种多样性，你可能看到不一致的结构选择——有时很符合惯例、有时过度抽象、有时冗长。
模型可以提出选项，但它无法完全知道你的限制：团队技能水平、代码库约定、生产流量、交付期限与长期维护成本。把 AI 的输出当作草稿。你的工作是选择真正想要的权衡，并简化到意图显而易见。
日常的应用逻辑位于一个三角形内：性能、可读性 和 简单性。AI 生成的代码通常看起来“合理”，因为它尝试满足三者，但真实项目会迫使你为系统的某一部分选择最重要的角落。
一个经典例子是 缓存 vs 可读性。加入缓存能让慢请求变快，但也引出问题：缓存何时过期？更新后会怎样？如果缓存规则不明确，未来的读者会误用或错误地“修复”它。
另一个紧张点是 抽象 vs 直接代码。AI 可能提取辅助、引入通用工具或增添层（“service”、“repository”、“factory”）以显得整洁。有时候这提高了可读性，有时候它通过间接性隐藏了真实的业务规则，使简单修改变得困难。
小调整——预分配数组、巧妙的一行代码、避免临时变量——可以节省毫秒，但会消耗人类数分钟的注意力。如果代码处在非关键路径，这类微观优化通常是净损失。清晰的命名和直观的流程更胜一筹。
另一方面，最简单的方法可能在负载下崩溃：循环内查询、重复计算相同值或获取过多数据。面向 100 个用户看起来不错的实现，可能在 100,000 个用户时成本爆表。
从最可读且正确的版本开始。然后仅在有证据（日志、分析、真实延迟指标）证明代码是瓶颈时才优化。这既保持了 AI 输出的可理解性，又让你在真正重要的地方获得性能改进。
AI 通常会按字面做你要求的事。若提示模糊（“让它快点”），它可能发明你不需要的复杂性，或优化错误的方向。引导输出的最好方法是描述“好是什么样子”和“你不想要什么”。
写 3–6 条可快速检查的具体验收标准，然后添加非目标以防止“有益的偏差”。
示例：
性能与简单性依赖上下文，所以包含你已知的约束：
即便是粗略数字也比没有好。
明确请求两个版本。第一个优先可读性与直观控制流。第二个可以加入谨慎的优化——但前提是仍然可解释。
Write application logic for X.
Acceptance criteria: ...
Non-goals: ...
Constraints: latency ..., data size ..., concurrency ..., memory ...
Deliver:
1) Simple version (most readable)
2) Optimized version (explain the trade-offs)
Also: explain time/space complexity in plain English and note any edge cases.
（上面代码块请保持原样）
让模型为关键设计选择提供理由（“为什么选这个数据结构”、“为什么这样分支”），并估算复杂度而不使用术语化行话。这有利于审查、测试以及决定是否值得增加复杂性。
可读的应用逻辑很少关乎花哨语法。关键是让下一个人（通常是未来的你）一眼就能明白代码在做什么。使用 AI 生成逻辑时，有几个模式能让输出在新鲜感过去后仍然清晰。
AI 倾向于“热心地”把验证、转换、持久化和日志记录都塞进一个大函数。引导它拆分成更小的单元：一个函数验证输入，一个函数计算结果，一个函数存储结果。
一个有用的经验：如果你无法用一句短句在不使用“和”的情况下描述函数的职责，它可能做了太多事。
可读的逻辑偏好明显的分支而不是聪明的压缩表达。如果一个条件很重要，就写成清晰的 if 块，而不是嵌套的三元或一连串布尔技巧。
当你看到 AI 输出“把一切写成一个表达式”时，要求“早返回”和“守卫子句”来减少嵌套，让常见路径更明显。
有意义的名字胜过“通用助手”模式。不要用 processData() 或 handleThing()，尽量使用能编码意图的名字：
calculateInvoiceTotal()isPaymentMethodSupported()buildCustomerSummary()同时警惕过于通用的工具（例如 mapAndFilterAndSort()）：它们可能掩盖业务规则并增加调试难度。
AI 会生成冗长的注释来复述代码。只在意图不明显时保留注释：为什么有这个规则、你在保护什么边界、什么假设必须保持为真。
如果代码需要大量注释才能理解，把这看作信号，说明应简化结构或改进命名，而不是再写更多注释。
简单性并非一味追求“少写代码”。关键是写出队友下周仍能自信修改的代码。AI 可以在这方面帮忙——前提是你把它引导到保留解决方案形状的选择上。
AI 常跳到巧妙结构（嵌套的 map、定制类、嵌套泛型），因为看起来“有组织”。抵制这种倾向。对于大多应用逻辑，普通数组/列表和简单对象更容易推理。
若集合很小，使用带清晰 filter/find 的列表常比过早建立索引更可读。只有当查找确实频繁且重要时再引入 map/字典。
抽象看起来整洁，但太多会把实际行为隐藏起来。向 AI 请求代码时，优先“一层间接”的解决方案：小函数、清晰模块和直接调用。
一个有用规则：不要为了一个用例创建通用接口、工厂和插件系统。等看到第二或第三个变体，再自信地重构。
继承树会让人难以回答“这个行为到底来自哪里？”组合让依赖可见。与其 class A extends B extends C，不如偏好小组件并显式组合。
在提示中可以说明：“除非存在稳定的共享契约，否则避免继承；优先将 helper/service 作为参数传入。”
AI 可能建议技术上可行但对你们代码库而言陌生的模式。熟悉度本身就是一种特性。要求解决方案匹配你的栈与约定（命名、文件夹结构、错误处理），这样结果更容易被审查和维护。
性能工作会偏离方向当你优化了错误的东西。最好的“快”代码通常只是把合适的算法用在真实问题上。
在调整循环或巧妙一行代码前，确认你使用的思路是合理的：用哈希表代替重复的线性搜索、用集合做成员检测、用一次遍历代替多次扫描。向 AI 请求帮助时明确约束：期望输入大小、数据是否排序、什么叫“足够快”。
一个简单规则：如果复杂度错了（例如对大列表是 O(n²)），任何微观优化都救不回来。
不要猜。使用基本分析、轻量基准、最重要的是——现实的数据量。AI 生成的代码可能看起来高效，但在内部隐藏昂贵工作（如重复解析或额外查询）。
记录你测量了什么以及为何重要。像“针对 50k 条项优化；之前版本在 ~2s 超时”这样的简短注释能帮助下一个人避免撤销改进。
让大多数代码保持平淡与可读。把性能精力集中在真正耗时的地方：紧循环、序列化、数据库调用、网络边界。其他地方即便慢几毫秒，也偏向可读性而非聪明写法。
这些技术能带来巨大收益，但会增加心理负担。
如果 AI 建议这些，请要求它包含“为什么”、权衡以及何时撤销优化的简短说明。
AI 能快速生成“合理”的应用逻辑，但无法感知微妙 bug 在生产中的代价或误解需求带来的混乱。测试是把有用草稿变成可靠代码的缓冲——尤其是在你随后微调性能或简化复杂函数时。
在提示实现时也同时要求测试。这样模型需要证明行为而不仅仅是描述它，从而产出更清晰的假设与更明确的接口。
一个实用划分：
AI 倾向先写“快乐路径”。在测试计划中把边界情况明确列出，避免将其留给记忆或部落知识。常见边界：
null / undefined业务逻辑常有许多小变体（“如果用户是 X 且订单为 Y 则做 Z”）。表驱动测试 将这些以紧凑矩阵列出，保持可读性。
若规则有不变式（“总额不能为负”、“折扣不能超过小计”），属性测试 比手写更多用例更能发现问题。
有了良好覆盖，你可以放心：
把通过的测试视为契约：如果你改善了可读性或速度且测试仍通过，很可能保留了正确性。
AI 能生成看起来合理的代码，但良好审查不在于你能否写出相同代码，而在于它是否适合你的应用。
在争论风格或微优化前先快速把关：
isEligibleForDiscount vs flag）？AI 常通过细节掩藏复杂性：
确保输出遵循项目的格式与约定（lint 规则、文件结构、错误类型）。风格不一致会让未来重构变慢与审查变难。
当 AI 生成的逻辑直接、可测试并符合团队约定时可以保留。以下情况应重写：
如果你经常做这种审查，你会识别出哪些提示能产出可审查代码，然后在下次生成前优化提示。
AI 生成应用逻辑时，往往偏向“快乐路径”的清晰，这会留下安全与可靠性方面的空白：边界情况、失败模式以及方便但不安全的默认值。
把提示当作公共仓库的代码注释处理。切勿粘贴 API key、生产 token、客户数据或内部 URL。也要注意输出：AI 可能建议记录完整请求、头或异常对象，而这些可能包含凭证。
一个简单规则：记录标识符，而不是完整负载。如果必须记录负载用于调试，默认应脱敏并仅在受控环境中打开。
先从最可读且正确的版本开始，然后仅在有证据（日志、分析、延迟指标）表明它是瓶颈时才做优化。在应用逻辑中，最大的性能收益通常来自减少 I/O（更少的数据库/API 往返）而不是微观优化循环。
应用逻辑表示业务规则和工作流（资格判断、定价、状态转换），并且经常变化。基础设施代码是管道类的东西（数据库连接、服务器、队列、日志）。权衡不同：应用逻辑更强调可变性与可读性，而基础设施通常更关注稳定的性能与可靠性约束。
因为改进往往把事情往不同方向拉：
平衡就是为某个模块和时点选择哪个目标最重要。
模型是在根据你的提示和示例预测最可能出现的代码模式，而不是像工程师那样推理。最强的引导信号是：
如果你含糊不清，它可能会“过度解决”并引入不必要的模式。
要注意：
如果你无法在读一遍后快速解释代码流程，就要求模型简化并把控制流写清楚。
给出验收标准、非目标和约束。例如：
这能阻止模型发明你不想要的复杂性。
要求两种版本：
还要要求用通俗语言解释时间/空间复杂度并列出边界情况，这样审查更快更客观。
使用能让意图明显的模式：
isEligibleForDiscount 而非 flag）如果一个帮助器的名字听起来太通用，它可能在掩盖业务规则。
把注意力放在既能解释得通又能带来大收益的点：
若加入缓存/批处理/索引，务必在注释中说明失效规则、批次大小与失败处理，以免未来修改破坏假设。
把测试当作契约，并在请求实现时同时要求测试：
有了良好覆盖，你就可以在不改变行为的前提下重构或优化热点路径。