与人工智能合作，抛弃代码
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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。
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延伸解读
人工智能的辅助作用
在解决复杂算法问题时，人工智能可以作为一个强有力的助手。作者通过AI生成业务规则的初步理解和基准测试，虽然最终仍需手动重写核心算法，但AI的支持显著提高了工作效率。利用AI的能力，可以更快地识别问题并制定解决方案。
测试覆盖率的重要性
在重构过程中，测试覆盖率的不足可能导致新实现无法通过所有测试。作者通过创建存根和复制现有测试来确保新版本的功能与旧版本一致，强调了在重构时保持良好测试覆盖率的重要性，以避免潜在的回归错误。
从头开始的必要性
尽管AI在某些方面提供了帮助，但在面对复杂问题时，作者发现从头开始重写算法是更有效的解决方案。这表明，在某些情况下，依赖AI生成的代码可能导致理解困难，手动重构可以带来更清晰和可维护的代码。
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Q&A
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。
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