CodeBuddy 官方精选实践手记：让 AI 补全，而不是替你做决定

CodeBuddy 常被误解为“装上就能自动写项目”的代码生成器。其实，官方精选实践反复强调一件事：CodeBuddy 是结对伙伴，不是代笔。它的价值不是替你思考，而是放大你已想清楚的设计。

有人一上来就让 CodeBuddy 生成整个模块，结果代码能跑，却难以维护：命名随意、边界模糊、异常吞掉。问题不在 AI，而在输入。你给的是模糊意图，它只能还你模糊实现。

官方精选实践的第一条，是“注释即需求”。先写清楚意图、边界、约束，再让 CodeBuddy 补全。代码可以很少，比如只写一个签名和注释：

# 根据用户ID查询最近30天订单，按时间倒序，只返回未删除记录
def get_recent_orders(user_id: int) -> list[Order]:
    ...

CodeBuddy 会补全实现，但补全的质量，取决于你注释里写了多少边界。没写“未删除”，它可能返回全部；没写“最近30天”，它可能查全表。

官方精选实践的第二条，是“上下文要精准”。不要塞整个文件，只给相关类、接口、数据结构。上下文越干净，生成越稳定。

第三条，是“生成即审查”。AI 不负责安全、性能和合规。生成的代码必须过三关：边界条件、异常处理、权限校验。高风险操作，必须人工确认。

第四条，是“小步生成，每次只做一件事”。一次生成一个函数、一个测试、一个适配器。小步才能审查，小步才能回退。

第五条，是“用测试验证”。让 CodeBuddy 根据实现生成单元测试，再反过来用测试约束实现。测试是 AI 生成代码的护栏。

好的 CodeBuddy 实践，在代码里往往看不见。它不炫耀生成速度，不堆砌补全量，而是让你先想清楚，再让 AI 补全那一小块。真正的好实践，会在下一次代码审查时显现：别人忙着改 AI 留下的坑，你只需要加一条注释、补一个测试。