分形生成实验(七):一次关于契约一致性的观察与思考
本文记录了一次在“分形”方法论实践中的观察。在前后端集成测试时,我们遇到了因`UserStatusResponse`类型定义不一致导致的故障。这一现象似乎表明,当前大模型在多阶段、长上下文的代码生成任务中,可能难以始终如一地维护全局契约的一致性。尽管大模型能在局部任务中生成合理的代码,但其对跨阶段契约的感知与连贯性仍有待加强。我们认为,这并非“分形”方法论本身的缺陷,而可能是现有AI协同编程工具在

在我们持续探索“分形”方法论的实践中,一次意料之外的集成问题,为我们提供了一个值得深思的观察窗口。此前,我们已通过六篇文章,分享了如何利用cli_coder这一编程智能体,以“分形”的方式逐步构建一个强类型的"简历智能体"系统。整个过程强调可组合性、编译时契约和人机协同的边界。然而,当我们将独立验证无误的前后端进行"集成"时,第一个API端点/status便未能如期工作:前端期望的字段,与后端实际返回的字段存在不匹配。
这一情况,让我们重新审视了《分形生成实验(二)》中关于“API合约驱动”的讨论。我们曾设想清晰的契约能成为人机协作的坚实桥梁,而这次的实验结果,则为我们提供了一个反思的契机。
一个同名异义的观察实例
问题的根源,似乎在于两个同名但不同义的UserStatusResponse结构体。这两个结构体分别在“分形”流程的不同阶段被生成:
-
第三阶段(Web层):在构建API路由和响应格式时,大模型在
src/responses.rs中定义了如下结构:#[derive(Serialize, Deserialize, Debug)] pub struct UserStatusResponse { pub user_id: String, pub is_new_user: bool, pub token_used: u64, pub token_limit: u64, pub trial_requested: bool, pub system_trial_available: bool, }这一定义直接服务于
/api/v1/status的Handler,在当时的上下文中是自洽的。 -
第四阶段(业务逻辑层):在实现
TrialsService等业务逻辑时,大模型又在src/models/trials.rs中定义了另一个UserStatusResponse:#[derive(Debug, Clone, Serialize)] pub struct UserStatusResponse { pub is_new_user: bool, pub system_daily_limit_reached: bool, pub user_token_used: u64, pub user_token_limit: u64, pub has_requested_trial: bool, }值得注意的是,这个版本的字段,恰好与前端所期望的完全一致。然而,由于最终API的响应使用了第三阶段的定义,导致了集成失败。
回顾当时的指令,我们在第三阶段要求“实现统一的请求/响应格式”,在第四阶段要求“实现TrialsService”。大模型在各自的任务上下文中,都生成了看似合理的代码。但它似乎并未将“UserStatusResponse”视为一个需要在整个项目中保持一致的全局契约。它可能“忘记”了前一个阶段的定义,或者,更可能的是,在缺乏显式复用指令的情况下,它倾向于在新的上下文中创建一个满足局部需求的新类型。
对“分形”方法论执行者能力的初步思考
这一观察,促使我们思考“分形”方法论成功的一个潜在前提:执行者或许需要具备较强的契约感知与上下文连贯性能力。
“分形”的核心思想是,通过定义清晰、自相似的单元,并确保这些单元在组合时能无缝衔接,从而构建出复杂的系统。这里的“无缝衔接”,其基石就是契约的一致性。每一个“分形”单元的输出,必须严格符合其下游单元的输入契约。
对于人类开发者而言,这种契约意识通常是内建的。我们会通过查阅文档、IDE提示等方式,来确保不会重复定义或错误使用一个关键类型。然而,对于当前的大模型,其工作模式更像一个“上下文窗口内的专家”,一旦任务切换到新的抽象层级,它可能会倾向于在新的上下文中重新定义,而非主动追溯和复用已有的全局契约。
因此,本次实验中观察到的现象,可能反映出大模型在执行“分形”这类方法论时,存在两个值得关注的方面:
- 局部合理性与全局一致性之间的张力:它能在单个任务中生成高质量、类型安全的代码,但要保证这些局部成果在全局视角下能和谐共存,可能需要额外的机制。
- 契约的显性化需求:它可能将类型定义更多地视为实现细节,而非需要在整个项目生命周期中被严格守护的契约。这或许意味着,我们需要更显式地向模型传达契约的“第一性”。
结语:一次实验,一个待解的课题
这次经历,并非意在否定“分形”方法论,反而凸显了该方法论的价值——正是因为它对结构和契约有着清晰的要求,才使得问题能够被精准地定位。我们更倾向于认为,这反映了当前AI协同编程工具在能力上,与先进方法论的要求之间,可能存在一个需要弥合的gap。
我们的初步看法是:“分形”方法论本身是可行的,但其有效实施,可能对工具链提出了更高阶的要求。我打算为cli_coder开发出具有守护“契约”的能力,这无疑是一个值得我们继续探索和实验的方向。
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