如何用AI做一个“代码助手”

我每天都在和自己的代码助手相爱相杀。
如果现在让我从头做一个代码助手，我不会只想着“让它能写代码就行”，而是会问：它到底要帮程序员解决什么痛苦？
程序员最烦什么？烦的是：
1、写重复的样板代码（CRUD写吐了）
2、查文档（“那个函数的参数是啥来着？”）
3、改bug（“这报错什么意思？”）
3、理解别人的烂代码（“这坨屎是谁写的？”）
一个真正有用的代码助手，应该覆盖这四个场景：生成、解释、调试、重构。

第一步，代码补全和生成。接个 GPT 接口，把用户的问题和当前文件扔进去，让它生成。做一个代码库索引，把项目里的所有文件、函数、类、依赖都解析成向量存起来。当用户写代码时，自动检索当前文件附近的相关代码，以及项目中类似的模式，作为上下文喂给模型。
第二步，给模型一个函数，让它用一句话说清楚这个函数是干什么的。要训练它输出简洁的摘要，因为程序员没耐心看长篇大论。
第三步，当用户贴报错时，我们不只是看报错信息，还会拉取相关的代码片段、调用栈、变量值（如果用户提供）。然后让模型定位到具体的代码行，分析为什么会出现这个错误。
第四步，代码写久了，总有一些“代码坏味道”：函数太长、重复代码、命名太烂。重构助手就是帮代码“健身”的。做一个预览模式
不直接改代码，而是生成一个“重构建议报告”，让用户自己选择是否应用，并且支持一键回滚。
程序员是最挑剔的用户。生成的代码有一点瑕疵，他们就会骂“AI 写的什么垃圾”。
代码助手的定位不是“替代程序员”，而是“给程序员打下手”——干脏活累活（写样板代码、查文档、翻译报错），让程序员专注于更有创造性的工作。

#面试官最爱问的 AI 问题是......#