在开发 IDE 插件 AutoDev 时，我们一直遵循着 Unit Mesh 的基本思想，即 AI 所生成的应该是可执行的单元（Unit）。在底层构建丰富的各类单元/工具， 再结合 DevIns 来构建强大的智能体能力。

在初步完成了 AutoDev 的整体蓝图（MVP）之后，我们开始强化原来的准确性问题，即 AI 所生成的代码是否可以被编译器编译，是否可以被测试覆盖等。在这些 功能中，我们最想解决的是：AI 所生成的代码单元是否可执行？

为什么是可执行率？从 0.8 到 0.96 的提升

在去年，我们在进行微调试验的时候，曾经使用 GPT-3.5 API 根据 3000 个场景生成 3000 个 PlantUML 代码，而后通过调用 PlantUML 编译器来生成图片。最终，我们发现在不考虑准确性的情况下， 3000 个代码中，大概只有 600 个代码是可以被编译器编译的， 即可执行的代码比例大概是 20%。对于剩下的 600 个数据，我们需要再次调用 GPT-3.5 API 来生成代码。重复，直到所有生成的代码都可以被编译器编译。

20% 的失败率对于个人的感知太明显了，而根据概率论的知识，我们可以通过多次尝试来提升可执行率。诸如：

• 执行两次。1 - 0.2 * 0.2 = 0.96
• 执行三次。1 - 0.2 * 0.2 * 0.2 = 0.992
• 执行四次。1 - 0.2 * 0.2 * 0.2 * 0.2 = 0.9984

考虑到成本以及生成式 AI 并没有那么聪明，所以我们选择了执行两次，即可执行率提升到 0.96。当然了，在一些高 ROI 的价值，大家可以考虑执行三次。

可执行单元校验

可执行单元校验是指通过对生成的代码进行测试和验证，确保其能够被编译器编译和执行。可执行单元校验旨在提高生成代码的准确性和可执行性， 以确保生成的代码单元符合预期并能够被有效地使用。

在 AutoDev 中，对应有结合数据库的 SQL、单元测试、功能代码生成的功能，所以我们初步设计了以下的校验机制：

• 单元测试语法（TODO）：检查生成的单元测试代码是否符合语言语法规范，确保其能够被编译器正确编译。
• 单元测试执行：执行生成的单元测试用例，对生成的代码进行测试，确保其能够被编译器正确编译并执行。
• SQL 语法检验：根据不同的模型能力生成 SQL 语句，并处理由此产生的错误。
• SQL schema 检验（TODO）：结合连接的数据库，对生成的 SQL 语句进行检查，确保其符合数据库的 schema 规范。
• 功能代码生成检验（TODO）：采用测试驱动的检验机制，对生成的代码进行检查，确保其符合开发需求并能够被编译器正确编译。
• 前端代码生成检验（TODO）：对生成的前端代码进行检查，以确保 import、语法等正确。

考虑到单元测试是直接可执行的，因此在 AutoDev 我们是直接执行单元测试（RunService）的，只要 IDE 速度够快，基本上是能快速检验的。 通过上述的检验机制， 可以有效地提高生成代码的准确性和可执行性，确保生成的代码单元符合预期并能够被有效地使用。

当然了，如果模型能力不够强，那么可能会带来负面的体验。

实现 AutoDev 的可执行单元校验

根据上述的思想，我们可以打开看看 AutoDev 中对应功能的实现。

单元测试生成：执行单文件测试

由于，不同语言在对于测试的管理是有差异的，诸如于：

• Python 会在 tests 目录下创建一个 test_*.py 文件。
• Java 会在 src/test/java 目录下创建一个 *.java 文件。
• Rust 直接在当前的 *.rs 里有一个 mod tests。
• JavaScript 就什么奇奇怪怪的都有。

所以，在 AutoDev 中，我们创建了 AutoTestService 接口作为不同语言的扩展点，以支持不同语言的单元测试执行。其次在执行上：

• 对于文件级别生成而言，只有在常见的 case 下，生成的单个测试类才能被执行。对于更复杂的测试，基本上就 GG（没有测试过 GPT 4）。
• 对于函数级代码生成而言，效果还是不错的 —— 毕竟 AutoDev 拥有很强的上下文机制

当然从最终效果来说，在 Java 测试中，AI 生成的诸多 import 函数都是有问题的，对于接受率更差的其它语言来说，效果就更差了。

SQL 生成：获取错误信息

我们在 AutoDev 中设计的 SQL 生成，主要是用来辅助我这种学过多种 SQL 变体，但是 SQL 反而写得更差的人。其次，也只适用于项目中的 SQL 语句， 即没有太多的复杂逻辑。

根据不同的模型能力，在 SQL 生成的可执行校验设计上还是应该所区别的：

• 修复。即根据错误信息，尝试修复。
• 重新生成。即重新生成 SQL 语句。
• 动态处理。寻找合适的阈值，以根据错误信息的数量，来决定是否重新生成。

由于是在 IDE 中，并且依赖于项目连接到数据库，所以我们可以：

• 获取所有的表名，以及表的字段信息。
• 对 SQL 语句进行语法检查，以及 schema 检查。
• 执行 SQL 语句，以确保其能够正确执行。

如 AI 生成一个不可执行的 SQL，诸如于：SELECT * FROM table where id =;，在 IDE 中，进行语法检查时，就会返回: Syntax error at position 30: <expression>, ALL, ANY or SOME expected, got ';' 的错误。因此，只需要使用 PsiElementVisitor 来遍历 SQL 语句，然后进行语法检查即可。最后，如果出现错误，就会直接作为第三次对话，发送给模型。

顺便一提，由于还没有设计沙盒机制，当前并不会让 AI 直接执行 SQL 语句，而是通过生成 SQL 语句，然后由开发者来执行。这个锅，必须由开发者来背。

进一步改进和实践

根据上述的内容，GPT 3.5 对我们进行了一些建议。

为了进一步改进 AutoDev 的功能和实践可执行单元校验，我们可以采取以下措施：

1. 持续优化算法和策略：借助用户反馈和实际测试结果，不断优化校验算法和策略。这包括改进测试生成方法、错误处理策略以及代码检验机制，以提高校验效率和准确性。
2. 增强并行处理能力：利用并行处理技术，同时对多个生成的代码进行校验，以加快校验速度和提高效率。通过合理的并行处理策略，可以更有效地利用计算资源，加速校验过程。
3. 智能化的重试机制：设计智能的重试机制，针对无法通过初次校验的代码，自动进行多次尝试修复或重新生成。通过分析校验失败的原因，动态调整重试策略，提高可执行率。
4. 基于历史数据的预测优化：利用历史数据和模型分析，预测哪些类型的生成代码更可能通过校验，并优先进行校验。通过建立预测模型，可以更有效地指导校验过程，提高整体的校验通过率。
5. 持续学习和改进机制：建立持续学习和改进机制，不断收集用户反馈和校验结果，进行数据分析和模型更新。通过持续的学习和改进，不断优化校验算法和策略，以适应不断变化的开发需求和环境。
6. 引入沙盒机制：为了保障安全性，可以考虑引入沙盒机制，限制 AI 直接执行生成的代码。通过沙盒机制，可以在一定程度上减少潜在的安全风险，确保开发者的数据和系统安全。
7. 加强开发者教育和支持：为开发者提供相关的教育培训和技术支持，帮助他们更好地理解和使用 AutoDev 插件。通过培训课程、文档资料和技术支持平台，提升开发者的技能水平和使用体验。

通过以上改进措施的实施和实践，我们可以进一步提升 AutoDev 插件的功能和性能，提高生成代码的准确性和可执行性，为开发者提供更优质的开发体验。

其它

事实上，我们在 AutoDev 中已经实现了一部分的功能，但是由于时间和精力有限，还有很多功能需要进一步完善和优化。我们将继续努力，不断改进和提升 AutoDev ，欢迎大家关注和支持我们的工作：https://github.com/unit-mesh/auto-dev