27｜如何根据代码库代码生成新的代码？
邢云阳
你好，我是邢云阳。
上节课，我们针对如何生成 Models 代码，做了两个阶段的设计和改造。
第一阶段，我们考虑到直接在提示词中编写待生成的 Models 以及字段描述是不合适的。因为字段太多会导致提示词很长，所以我们引入了 Agent tool，然后根据提示词，由大模型判断是否需要生成模型代码。如果需要则调用 Agent tool，按提示词中的“用户”“User”等关键字 pipe 代码。
而第二阶段呢，我们考虑到第一阶段的做法也有问题，那就是如果将提前写好的 models struct 都放到工具函数里，则工具函数也很长，此外能否精准匹配到也是个问题。因此我们索性就使用了 RAG 技术，将数据字典文档存入到向量数据库，然后由大模型根据用户提示词的关键词来检索，之后生成 struct。
最终测试结果也是非常理想的。由于我们的文档写的是数据表风格的，而且字段描述得很清楚，因此生成的代码，甚至连 gorm 注解都写好了，完全是“买一赠一”的惊喜。
Ok，那有了上节课的基础，这节课，我们再来思考另一件有意思的事，那就是历史代码的复用与借鉴。
历史代码复用思路
在日常开发中，尤其是维护公司项目时，我们经常会扮演 “CV 工程师”的角色——从旧项目中复制所需代码，稍作修改后粘贴到新项目中。这种重复性工作能否通过 AI 来完成呢？答案是肯定的。以 Golang Web 后端添加中间件函数为例，我来讲解具体的实现思路。
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1. 使用RAG技术生成模型实体类代码，提高开发效率和代码风格的一致性。 2. LangChain + Qdrant实现文件切分入库，为后续代码生成提供基础。 3. 设计Agent tool，让大模型调用历史代码生成新的代码，提升开发效率。 4. 通过向量相似度匹配找到最相关的历史代码，实现历史代码的复用与借鉴。 5. 优化代码生成的提示词和工具描述，简化工具使用流程，提高工具的易用性和效率。
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