用 ChatGPT 生成代码的优缺点 + 专业建议
一、优点（为什么值得用）
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提效极强（样板代码/CRUD/脚手架）
接口层、DTO、表单校验、路由、SQL/ORM 模型、Dockerfile、CI 配置、测试样例……这些重复劳动，AI 能把你从 0 拉到 60 分非常快。 -
学习/迁移成本更低
对新框架、新库、新语言：让它“按你的项目风格”写一个最小可用示例 + 解释关键点，比翻文档快很多。 -
重构与解释很实用
把一段难读代码丢进去：让它解释、拆函数、提取公共逻辑、补注释、加类型标注、给重构方案（同时要求“不改变行为”）。 -
测试驱动更顺手
让它先写单测/边界用例，再写实现，最后让它按失败用例修正——比你从空白写测试更轻松。
二、缺点（真实项目里会踩的坑）
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正确性不保证（尤其边界条件）
“看起来很对”但漏掉边界、并发、时区、编码、权限、异常链路，或者把需求误解成另一个东西。 -
容易引入安全漏洞
常见：SQL 注入、XSS、CSRF、SSRF、路径遍历、反序列化风险、弱加密、token/密钥处理不当、权限校验缺失。 -
架构/设计容易跑偏
它能写“能跑的代码”，但不一定符合你的领域建模、分层边界、可维护性、可观测性、性能目标。 -
依赖版本与生态细节易出错
库/API 变更很快，它可能用过时写法、错误参数、错误依赖组合；你不核对文档就会踩坑。 -
一致性与可维护性风险
不同对话、不同提示会生成不同风格：命名、错误处理、日志规范、返回结构不统一，代码库会“拼接感”很强。 -
合规/版权与数据泄露风险（团队必须重视）
把机密代码、密钥、客户数据直接贴进去是典型红线；以及生成内容的许可与归属要遵循公司政策。
三、专业建议（怎么用才“可靠”）
1）把 ChatGPT 当“高级 Pair Programmer”，而不是自动提交器
你的角色：架构与验收标准的定义者；AI 的角色：实现与备选方案生成器。
2）先给“上下文与约束”，再让它写
你给得越工程化，它越靠谱。建议一次性提供：
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语言/版本、框架版本、运行环境
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现有目录结构/关键文件片段
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约定：日志、错误码、返回格式、命名风格、lint/formatter
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非功能要求：性能、并发、可观测性、安全策略
3）强制它“先问清楚验收标准”
提示它先输出：
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需求澄清问题（最多 5 个）
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验收标准（Given/When/Then 或 checklist）
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边界条件清单
然后再写实现。
4）让它“先写测试/用例”，再写实现
实战顺序（非常推荐）：
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生成测试用例（单测 + 边界 + 错误路径）
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生成实现
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根据测试失败信息迭代修复
这能显著降低“看起来能用但线上炸”的概率。
5）要求它输出“风险点 + 自检清单”
每次生成后，让它附带：
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可能的安全问题（注入、鉴权、敏感信息）
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并发/事务/幂等风险
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需要你确认的假设
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需要查官方文档的点
6）把安全与质量检查自动化
至少做到：
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静态扫描：lint/typecheck
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单测/集成测试
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依赖漏洞扫描（SCA）
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SAST（如有条件）
AI 代码必须过流水线再进主分支。
7）把输出“限制在最小变更集”
不要让它一次改全项目。让它：
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只改 1-2 个文件
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提供 diff 思路（改动点列表）
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说明为何这样改、可能副作用
四、开发者可直接复用的提示词模板（不含代码）
模板 A：写功能（工程版）
你是资深后端工程师。请在不改变现有架构原则的前提下，实现【功能】。
环境：语言/版本…框架/版本…
约束：返回结构…日志规范…错误处理…权限/鉴权…
请先输出：1）澄清问题（≤5）2）验收标准 3）边界条件 4）实现方案（文件/函数级）
我确认后你再给具体实现与测试。
模板 B：重构（不改行为）
重构以下代码，目标：可读性/可维护性提升，但不改变行为。
请先说明：你认为当前代码的行为、潜在副作用、重构步骤（分 3 次提交）。
最后给出：重构后的代码 + 回归测试建议。
模板 C：安全加固
审计以下实现，按 OWASP 常见风险检查：注入、XSS、CSRF、鉴权、敏感信息、日志脱敏。
输出：风险点列表（按严重程度排序）+ 修复建议 + 最小修复改动方案。
五、结论：什么时候“非常推荐用”，什么时候“别依赖”
非常推荐：脚手架、样板代码、测试用例、重构草案、文档/注释、迁移示例、排查思路。
别依赖/必须人工主导：权限与安全设计、支付/交易/账务、并发一致性、核心架构、性能瓶颈定位、上线变更策略。
