随着人工智能技术在编程领域的深入应用，AI代码生成工具正逐渐成为开发者日常工作的重要助手。然而，如何有效利用这些工具生成高质量、可维护的代码，仍需我们关注一系列关键问题。本文将从规则配置、异步处理、异常处理、递归调用和队列处理五个维度，系统阐述AI生成程序时的注意事项。

一、AI编辑器的用户规则与项目规则配置

规则配置是确保AI生成代码符合项目需求的基础。通过明确用户规则和项目规则，可以为AI提供清晰的编码指引，从源头上减少后续修改成本。

1. 用户规则设置

用户规则作为全局设置，适用于开发者所有项目，应包含系统环境、代码规范和质量要求等基础设定。

示例用户规则：

请保持对话语言为中文，当前开发环境为Windows11，代码规范为ThinkPHP规范，代码质量要求为符合PSR-12标准。当前行的代码不删除或修改时，人类加的注释不要删除[8](@ref)。
用户规则应当明确开发环境的特定配置，如：

• 系统路径设置（如Selenium相关程序的浏览器路径指定）

• 代码风格和格式要求（如缩进、命名约定）

• 质量门槛（如必须通过静态检查、测试覆盖率要求）

2. 项目规则设置

项目规则针对特定项目，涵盖代码结构、函数功能、变量命名和注释规范等更具体的要求。

PHP项目规则示例：

对于PHP开发的项目，默认使用Fastadmin、ThinkPHP等框架时，项目规则应明确：

• 代码结构必须符合Fastadmin的目录结构

• 函数功能符合ThinkPHP规范，变量命名符合PSR-12标准

• 注释规范符合ThinkPHP要求，在函数级注释中添加@param和@return注释

• 默认引用JS和CSS文件时需检查文件存在性，按"本地→国内公网→国外公网"优先级引用

• 代码生成时，先把try...catch代码块中的代码注释掉，到最后版本再提示开发者手动去掉

通过分层设置用户规则和项目规则，可以显著提升AI生成代码的准确性和可用性，减少反复修改的成本。

二、异步处理的注意事项

异步操作是编程中的常见需求，也是AI生成代码时容易出错的环节。不明确的异步处理要求会导致程序逻辑错误和异步操作失效。

1. 明确异步操作的结果处理

在功能需求中必须明确限制：异步操作只有在返回指定结果时，才进行后续操作。不同的返回结果应对应不同的处理逻辑。如果未明确指定，程序通常不会等待异步返回结果，导致代码逻辑错误。

例如，对于网络请求异步操作，应明确说明：

• 在接收到HTTP 200响应且数据格式验证通过后，才执行数据处理逻辑

• 在接收到特定错误码时，执行重试或降级策略

• 设置超时机制，避免无限期等待

2. 异步异常的差异化处理

针对异步操作中的异常情况，应为AI指明不同的处理策略：

• 可重试异常（如网络波动）：返回开头重试，并设置最大重试次数（如3次）

• 可跳过异常（如单条数据格式错误）：在循环内直接退出本轮操作，继续处理下一项

• 致命异常（如资源耗尽）：直接退出程序，特别针对需要自动化重复调用的程序

这种差异化的异常处理策略能显著提升程序的鲁棒性。

三、异常处理的系统化方法

程序的不稳定性大多源于异常处理不完善。许多开发者仅简单打印异常信息，而未考虑异常的归宿之处。系统化的异常处理应包含以下要素：

1. 错误码映射体系

建立完整的错误码常量与错误码的映射关系，至少涵盖：

const ERROR_CODE = { SUCCESS_ERROR: 200, // 成功 EXIT_ERROR: -4001, // 继续执行类错误（解决程序多层调用后难以直接退出的问题） BREAK_ERROR: -4002, // 跳出执行类错误（解决程序多层调用后难以直接跳出循环或递归调用的问题） };

这种分类方式解决了程序多层调用后难以直接退出或跳出的问题，为异常提供了明确的归宿。

2. 异常处理类的设计

建立异常处理类，包含不同错误码对应的基类异常处理逻辑。此外，异常处理类中应加入异常分级（如INFO、WARNING、ERROR等），根据不同的异常情况采取不同的处理策略。

关键设计原则：

• 异常分类（按错误类型）和异常分级（按严重程度）是不同维度，不能混淆

• 为每类异常明确定义处理流程（如记录日志、重试、告警等）

• 异常信息应包含足够上下文，便于问题定位

四、递归调用的安全控制

递归调用是AI生成代码时容易产生问题的领域，特别是无限递归和异常传播问题。必须在需求中向AI明确说明递归的安全边界。

1. 递归终止条件

在递归调用中，必须加入明确的终止条件判断，当满足条件时直接返回，避免无限递归调用。例如：

• 设置最大递归深度限制

• 对递归参数进行有效性检查

• 当检测到递归无法收敛时主动终止

2. 递归异常处理

在递归调用中加入异常处理逻辑，明确不同异常情况下的处理策略：

• 栈溢出异常：应直接退出程序，避免资源耗尽

• 业务逻辑异常：可根据异常类型决定是否继续递归

• 资源异常：如内存不足，应优雅降级

对于递归调用出现的异常，需求中要明确指定异常应该如何传播，以及不同异常对应的归宿。

五、队列处理的可靠性保障

队列处理是异步编程的重要模式，AI生成队列相关代码时需特别注意以下事项：

1. 消息可靠性

确保队列消息不丢失是队列处理的基本要求。应向AI明确：

• 消息持久化机制

• 确认机制（acknowledgement）的实现方式

• 失败消息的重试策略和死信队列处理

2. 并发控制

明确队列消费者的并发处理策略：

• 最大并发数限制

• 资源竞争的处理方式

• 消息顺序性要求（如需要顺序处理）

3. 异常处理策略

针对队列处理中的异常，明确不同异常类型的处理方式：

• 瞬时异常：自动重试，采用指数退避策略

• 持久异常：转入死信队列，并触发告警

• 业务异常：记录日志并确认消息，避免重复处理

总结

使用AI生成代码时，清晰明确的规则和需求描述是成功的关键。通过设置完整的用户规则和项目规则，为AI提供准确的编码指引；通过明确定义异步处理、异常处理、递归调用和队列处理的关键要点，确保生成的代码具有高可靠性和可维护性。

AI代码生成工具如同一位需要明确指令的助手，只有当我们提供足够结构化和精准的需求时，它才能发挥最大价值。遵循以上实践要点，将使AI成为软件开发过程中的强大助力，而非技术债的源头。