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RuboCop
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开发者增强 Horizon 认证，试验基于 Rails 的 LLM 进行代码生成
一位开发者重新设计了 Horizon 的认证流程，实现了对网络错误和重复提交等各种问题的优雅错误处理，以增强用户体验。同时，他们试验了一个基于 Ruby on Rails 的 LLM，该 LLM 使用 OpenAI 的 GPT-4o mini 根据纯英文描述生成代码，尽管在复杂任务方面仍需改进，但展示了 AI 辅助开发的潜力。此外，开发者通过添加可定制的环境来提高用户舒适度和参与度，审计并改进了对话伙伴 Eli 的用户体验。
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AI 编码助手滞后于 Ruby 4.0，生成过时代码
尽管 Ruby 4.0 已发布，但 AI 编码助手仍在生成使用旧版 Ruby 3.0 语法的代码，例如省略哈希值和使用显式块参数。这种生成过时代码的倾向，即使技术上正确，也可能导致可读性降低，并可能教会开发人员效率较低的编码习惯。该问题源于 AI 模型基于旧数据进行训练，从而形成一个反馈循环，其中过时代码变得更加普遍，阻碍了新语言功能的采用。
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AI 暴露隐藏的软件缺陷，要求结构化数据
人工智能不会创造新问题，而是暴露了开发人员以前绕过的现有问题。这些问题包括文档差、测试不足和所有权不明确。为了有效地将人工智能集成到开发工作流程中，工具必须从人类可读的文本输出转向 JSON 等结构化格式。文章建议采用 80/20 方法，将 80% 的系统使用确定性代码，其余 20% 需要判断的部分使用人工智能，从而提高系统的透明度和可维护性。