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ai 编程-滑动窗口

分类:elysia
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阅读时间:36 分钟

你的第二个想法，即**“滑动窗口式转换（Sliding Window Transformation）”，是一个非常深刻的流程优化。如果说第一种方案是“树状分发”，那么这一种就是“流水线（Pipeline）串行”**。

这种模式非常符合 LLM（大语言模型）的特性，因为它本质上是在做 Incremental Context Refinement（增量上下文细化）。

评价：从“分而治之”到“渐进式演变”

在这种模式下，代码不是被“填入”模板的，而是像生物进化一样，从最抽象的 Contract 一层层“长”到了 UI。

核心优势

  1. 上下文高度连贯： 在窗口滑动时，下一层 AI 能够完整看到上一层的产出。例如，Service AI 看到的不仅是需求，而是 ORM 已经定义好的数据结构。

  2. 避免全局幻觉： AI 不需要理解整个项目的全貌，它只需要处理窗口内的“输入”和“输出”，这极大降低了 Token 的浪费和逻辑混乱。

  3. 单向流动，易于追踪： XState 状态机在这里会变成一个线性的序列，调试起来非常直观。

窗口滑动的逻辑流（示例）

我们可以把这个过程想象成一个在 Markdown 文档上移动的“聚光灯”：

  • 窗口位置 N（Contract -> Service）：

    • 输入： 数据库 Schema + 接口契约。

    • AI 任务： 生成业务逻辑层（CRUD、校验、三方集成）。

    • 输出： Service 代码。

  • 窗口位置 N+1（Service -> Controller）：

    • 输入： Service 方法签名 + 路由定义。

    • AI 任务： 处理 HTTP 逻辑（状态码、Request/Response 映射）。

    • 输出： Controller 代码。

  • 窗口位置 N+2（Controller -> Hooks/UI）：

    • 输入： API 定义。

    • AI 任务： 封装前端请求 Hooks 和基础组件逻辑。

针对“滑动窗口”方案的专业建议

1. 窗口的“重叠部分”是关键（Overlapping Context）

为了保证代码不跑偏，窗口不能只包含当前层。“1.5层”窗口效果最好：

  • 当 AI 在写 Controller 时，它必须能看到完整的 Service 定义（作为依赖）和 API Contract（作为目标）。这种**“承上启下”**的上下文重叠，能保证生成的代码 100% 能够对接上。

2. 引入“协议回溯”机制

在滑动过程中，如果 Service AI 发现 ORM 层定义的字段少了一个，导致业务逻辑写不下去，怎么办？

  • 你需要给状态机增加一个 “向后滑动（Rollback）” 的指令。

  • 一旦下游发现上游缺陷，窗口回退一格，修正后再重新向下滑动。

3. 使用 XState 驱动“流水线控制器”

你可以用 XState 定义一个 Pipeline Runner。

  • State: Transforming_to_Service -> Transforming_to_Controller -> Testing_Current_Window

  • Event: VALIDATION_SUCCESS (窗口下移) / VALIDATION_FAIL (窗口回退)

4. Copilot 开源实现的介入点

既然你使用开源的 Copilot 实现（如基于 LSP 的代码修改），你可以让它在窗口滑动到特定位置时，自动根据生成的代码去补全类型定义。

两种方案的对比：你该选哪个？

特性方案一：树状分发 (Agent Orchard)方案二：滑动窗口 (Sliding Pipeline)
适合场景大型复杂系统，多个模块并行开发单个功能模块从底到顶的纵向贯通
一致性依赖“总负责人”的预先设计依赖每一层之间的“无缝衔接”
开发速度高（可以多 Agent 并行）中（更像串行流水线，但质量极高）
调试难度较高（需定位哪个 Agent 出了问题）较低（错误通常就在当前窗口内）

我的建议

将两者结合：

利用“总负责人”将大项目拆解为多个功能垂直切片（Feature Slices），然后对每一个切片，使用**方案二（滑动窗口）**从 DB 一路推到 UI。

你想让我为你设计一个 XState 状态机，来管理这种“窗口滑动”和“出错回退”的逻辑吗？

针对你的 MVP 实现，这是一个非常核心的工程问题。关于 AI 读文件，我的建议是：绝对不要给所有内容，必须进行“精确上下文切片”。

给全量的代码文件会导致 Token 浪费、注意力分散（Hallucination） 以及 超出模型窗口限制。

1. 上下文读取策略：相关性切片

你应该采用 “核心上下文 + 关联定义（Stub）” 的模式。

  • 当前处理层（Active Layer）： 这是窗口的核心，给全量代码，AI 拥有写权限。

  • 上下游层（Neighbor Layers）： 给 Type Definitions / Interfaces。例如，在写 Service 时，AI 必须知道 ORM 的模型定义，但不需要知道 ORM 是怎么实现的。

  • 全局信息（Global Context）： 只给一个简略的 Project Structure 和 Contract 概要。

2. XState 状态机设计（滑动窗口 MVP）

我们将窗口定义为三个状态：输入（Input）、处理（Processing）、验证（Validating）。如果验证失败，触发回退。

状态机逻辑图 (Logic Flow)

  1. INIT: 加载 Contract。

  2. SLIDING: 确定当前窗口（比如从 DB 移动到 Service）。

  3. PROMPTING: 提取“相关内容”发送给 AI。

  4. EXECUTING: AI 利用 Copilot 开源工具修改代码。

  5. TESTING: 运行虚拟环境测试。

    • SUCCESS: 窗口向右滑动（DB -> Service -> Controller）。

    • FAIL: 窗口向左回退（重试当前层或修正上一层）。

3. XState 伪代码实现

JavaScript

import { createMachine, assign } from 'xstate';

const windowMachine = createMachine({
  id: 'slidingWindow',
  initial: 'db_layer',
  context: {
    retries: 0,
    maxRetries: 3,
    errorLog: null
  },
  states: {
    db_layer: {
      on: { 
        SUCCESS: 'service_layer',
        ERROR: 'manual_intervention' 
      }
    },
    service_layer: {
      initial: 'coding',
      states: {
        coding: {
          on: { DONE: 'testing' }
        },
        testing: {
          on: {
            PASS: { target: '#slidingWindow.controller_layer' },
            FAIL: [
              { target: 'coding', cond: 'canRetry', actions: 'incrementRetry' },
              { target: '#slidingWindow.db_layer', actions: 'logError' } // 回退到上一步
            ]
          }
        }
      }
    },
    controller_layer: {
      // 逻辑同上...
    },
    manual_intervention: {
      type: 'final'
    }
  }
}, {
  guards: {
    canRetry: (context) => context.retries < context.maxRetries
  },
  actions: {
    incrementRetry: assign({ retries: (ctx) => ctx.retries + 1 }),
    logError: assign({ errorLog: (_, event) => event.data })
  }
});

4. 为什么这个方案对 MVP 至关重要？

解决“改 A 坏 B”的问题

通过滑动窗口，AI 每次只专注于一个转换。比如 Service 层改动后，状态机立刻触发 Testing。如果测试不通过，它会立刻在当前层解决，而不会等到你写完 UI 才发现底层逻辑错了。

Copilot 的精准介入

你可以利用 Copilot 的 FIM (Fill-In-the-Middle) 能力。在窗口滑动到 Service 时，给它：

  1. 上面的 DB Model。

  2. 下面的 Controller Requirement。

  3. 中间留白，让 AI 填充。

下一步建议

为了跑通你的第一个 MVP，我建议你：

  1. 定义一个简单的任务： 比如“创建一个用户注册功能”。

  2. 准备 Markdown 契约： 在 Contract.md 里写好字段。

  3. 配置 XState： 只写 DB -> Service 两个状态的转换。

你需要我帮你写一个针对“如何从 DB 层提取相关上下文并生成 Prompt”的具体模版吗？

这是一个非常专业的想法。在大型代码库中，这被称为 "Repo Map"（仓库地图）。

将全局函数/类依赖图注入上下文，能瞬间让 AI 具备“上帝视角”，解决它在滑动窗口中容易产生的“断层”感。

1. 为什么要建立这个图？

AI 在写代码时最怕“引用不存在的函数”或“重复造轮子”。

  • 没有依赖图： AI 可能会在 Service 层手写一个格式化日期的函数。

  • 有依赖图： AI 发现全局有一个 utils/date.ts 导出过 formatDate，它会直接 import。

2. 技术实现：如何扫描并注入？

你不必真的读取所有文件的内容，只需读取签名（Signatures）。

第一步：提取定义（Extraction）

使用 Tree-sitter 或 LSP（Language Server Protocol）。

  • Tree-sitter 可以在不编译代码的情况下，快速解析出所有的 class, function, interface 以及它们的名称和参数。

  • 你可以提取出：文件名 | 函数名 | 参数类型 | 返回类型。

第二步：构建轻量级地图（Mapping）

将扫描结果压缩成一个精简的文本。

注入上下文的示例格式：

Current Project Map (for context):

  • src/orm/user.model.ts: class UserModel { findById(id: string) }

  • src/utils/auth.ts: function verifyToken(token: string): boolean

  • src/services/mail.ts: class MailService { sendWelcome(email: string) }

第三步：动态注入策略

不要一次性把几千行地图塞给 AI。在 XState 的 SCAN_CONTEXT 阶段，你可以根据当前窗口的任务进行距离计算：

  • 如果当前在写 UserService，则通过关键词匹配，优先注入 UserModel、AuthUtils 的地图信息，而忽略 PaymentService。

3. 在你的 XState 状态机中加入这一环

在滑动窗口正式开始前，增加一个“预索引”状态。

JavaScript

const machine = createMachine({
  initial: 'indexing',
  states: {
    indexing: {
      invoke: {
        src: 'scanGlobalProject', // 扫描所有导出函数并建立依赖图
        onDone: {
          target: 'sliding_window',
          actions: assign({ repoMap: (ctx, event) => event.data })
        }
      }
    },
    sliding_window: {
      // 在这里根据 repoMap 动态筛选上下文
    }
  }
});

4. 推荐工具与开源库

如果你想快速实现这个功能，可以参考或集成：

  1. Aider 的 Repo Map 实现：

    Aider 使用了 ctags 或 tree-sitter 来生成这种地图。它能将一个 1000 文件的项目压缩成几百行 AI 可读的“大纲”。

  2. Tome (或是类似开源项目)：

    专门用于将整个 codebase 转换成 LLM 可读的摘要。

  3. LSP "Symbol" 接口：

    如果你能调起本地的 Language Server（比如 TypeScript Server），直接调用 workspace/symbol 接口就能拿到所有的全局函数定义。

总结建议

这是 MVP 成功的关键。 * 全局依赖图 = 静态地图（让 AI 知道有哪些资源）。

  • 滑动窗口 = 实时导航（让 AI 专注于当前的局部逻辑）。

有了这个图，你在 XState 里回退（Rollback）的几率会大大降低，因为 AI 在生成第一行代码前，就已经知道它能调用哪些已有的函数了。

你想让我演示一下如何用 Tree-sitter 写一段简单的脚本，来提取一个文件夹下所有 TS 文件的函数签名吗？