Martin Fowler
·
与人工智能合作，抛弃代码
💡
原文英文，约2100词，阅读约需8分钟。
📝
内容提要
本文讲述了作者如何利用人工智能（AI）解决慢速API端点的问题。经过一周的努力，作者借助AI理解业务规则、生成基准测试并改进代码。尽管AI提供了支持，最终的解决方案仍需作者重写核心算法，显著提升了性能并成功部署到生产环境。
🎯
关键要点
- 作者花了一周时间解决一个复杂的算法问题，涉及复杂的业务规则。
- 问题是一个API端点过慢，主要由于复杂的SQL查询导致。
- 作者使用Go和MySQL技术栈，并借助AI理解业务规则和生成基准测试。
- AI帮助作者生成了初步的业务规则理解，但文档不够精确。
- 作者使用AI生成基准测试，确保性能改进的测量。
- 测试覆盖率不足，作者创建了一个存根并复制了现有测试。
- AI帮助作者创建了一个更易读的树构建器，以改善测试数据的可读性。
- 作者尝试通过AI重写算法，但最终仍需自己重写核心算法以提高性能。
- 作者采用了Repository和Domain Model的组合来替代原有的Transaction Script。
- 新实现的性能显著提升，路径案例从7分钟降至0.5秒。
- 新实现已成功部署到生产环境，团队正在应用类似改进于其他慢速端点。
❓
延伸问答
作者如何利用人工智能解决API端点慢的问题？
作者通过AI理解业务规则、生成基准测试并改进代码，最终重写核心算法以提升性能。
API端点慢的主要原因是什么？
主要原因是复杂的SQL查询导致API响应时间过长。
作者在重写算法时遇到了哪些挑战？
作者发现AI生成的代码不够清晰，最终还是需要自己重写核心算法以确保理解和性能。
AI在生成基准测试方面的作用是什么？
AI帮助作者生成了基准测试，以便测量性能改进的效果。
新实现的API性能提升了多少？
新实现将路径案例的响应时间从7分钟降至0.5秒。
作者如何改善测试数据的可读性？
作者请求AI创建一个树构建器，使测试数据更易读，并提高了测试的可理解性。
➡️
