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Ubuntu 开发者实测:Gemini AI 生成代码质量堪忧

Ubuntu 社区一名开发者近日披露,在实际开发中测试使用谷歌的 Gemini AI 辅助编写脚本时,生成代码质量令人失望。相关测试场景是为 Ubuntu 每月 ISO 快照发布流程编写一个 Python 辅助脚本。 这名开发者表示,Gemini 生成的代码存在明显问题,包括变量命名混乱、逻辑结构不清晰,以及对代码语义理解不足,更像是基于表面模式拼接代码,而非真正理解需求。这一体验与此前使用 GitHub Copilot 时遇到的问题高度相似。 再次尝试用AI(这次是 Gemini)协助编写发布辅助脚本。具体细节可查阅 PR 中的所有提交记录和评论,但简而言之,它存在与 Copilot 类似的问题:缺乏思考能力导致低级错误,无法理解语义逻辑,常生成命名混乱的变量,加剧脚本可读性问题——这些脚本往往将工作职责奇怪地拆分到不同函数中。 https://github.com/ubuntu/ubuntu-release/pull/11 该案例再次引发社区对 AI 编程助手现阶段能力边界的讨论。Ubuntu 开发者认为,当前的大模型在真实、复杂的软件工程环境中,仍难以满足对代码质量、可维护性和可...

为什么那么看重代码覆盖率?

大家好,我是陈哥。 我看到有不少读者给我留言吐槽代码覆盖率很像自欺欺人的数字游戏,低了怕影响质量,高了又怕陷入“为了覆盖而覆盖”的无效内卷。明明功能测得差不多了,为啥非要揪着这个百分比不放? 今天,我们就一起谈谈为什么那么看重代码覆盖率。 一、测试人员的经验和责任没法量化 很多人觉得,测试用例写得够不够,全靠测试人员的经验和责任心。这话没错,但经验和责任心是主观的,没办法量化。 你说你测得全,怎么证明?你说这个功能没问题,依据在哪?这时候,代码覆盖率就是最客观的标尺。 代码覆盖率,简单说就是你的测试用例到底执行了多少行代码。 比如一段100行的代码,测试用例跑下来,只执行了60行,那覆盖率就是60%。剩下的40行,就是测试的盲区。这些盲区里,可能藏着边界条件、异常场景,甚至是逻辑错误。 有人说,覆盖率高不代表代码质量好。这话是对的,但反过来想,覆盖率低的代码,质量就会好了吗?覆盖率就像考试的及格线,考60分不一定学习好,但连60分都考不到,肯定算不上合格。 对于团队而言,并不需要靠覆盖率来证明代码完美,只需要用它来判断测试有没有做到位。至少,能让我们把看得见的漏洞先补上。 二、提高代码...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。