AI 辅助重构：方法与证据

把变换建议与可信执行和验证分开。条件允许时，让模型识别重构，再由重构引擎执行；随后要求编译、测试和静态检查通过，并确认预期变换确实发生。 重构通常要求在改善内部结构的同时保持可观察行为。语言模型可以提出看似可信的重写，却没有证明这两个条件，因此表面合理性并不够。 近期工作以不同方式分离职责：模型可以识别已知变换，再交由可信引擎执行；也可以生成补丁，然后接受编译、测试、静态分析和重构检测。验证界面与模型本身同样重要。 适用边界： 通过现有测试不能证明未测试行为也语义等价。 更小的 diff 不一定就是正确重构。 相关站内实验只覆盖短 Python 函数，没有评估仓库级重构。