《检视AI生成代码》

``
特别说明：此文由ChatGPT生成，后续由我本人编辑、修改而成。
``

副标题：为AI生成代码负全责的30条最佳实践

为了在使用 AI 辅助生成代码（如借助 Cursor、ChatGPT、IntelliJ IDEA 等）时依然对代码质量和可行性负全责，以下整理了30条具体可执行的最佳实践，涵盖了开发全过程（提示编写、代码理解与验证、调试、测试、重构、部署与维护），特别针对Java Web开发及 Web3 支付场景。通过这些建议，开发者可以在AI生成方案和代码后真正理解其逻辑，并能够独立评估、验证、调试、改造代码。

第1条：明确需求，提供完整上下文

核心原则：在向AI（Cursor / ChatGPT）请求代码或方案时，描述越清晰、上下文越完整，AI生成的代码就越可控、越高质量。

这一条是30条实践中最重要的基础，因为它直接决定了 AI输出的可用性、逻辑正确性 和 可维护性。在Java + Web3支付的场景中，尤其如此。

1. 为什么要“明确需求+完整上下文”

AI生成代码并不是“理解”你的需求，而是通过大语言模型在 “概率空间中预测最合理的续写”。
如果你的提示（Prompt）模糊、缺少上下文，AI会自行“脑补”：

• 幻觉API：生成不存在的类、方法或SDK
• 错误假设：默认你用的数据库是MongoDB，而实际上你用的是PostgreSQL
• 安全隐患：漏掉Web3支付中的签名验证、参数校验

在支付场景里，这些错误不仅导致bug，还可能直接造成 资金风险。

2. 背后逻辑

可以用一句话总结：

AI擅长“续写”，不擅长“猜测”。
你提供的上下文质量，决定了AI输出的质量。

具体原因有三点：

1. AI是“基于上下文的模式匹配器”
   2. 如果缺少上下文，AI会默认“最常见模式”，而不是“最适合你项目的模式”。
2. AI没有实时的项目知识
   4. 它不了解你项目的目录结构、命名约定、数据模型，你不告诉，它就瞎猜。
3. 越高风险的业务，越需要明确约束
   6. Web3支付涉及签名、加密、KYB/KYC、回调等，AI不能自动推断这些要求，必须显式告诉它。

3. 最佳实践清单

• ✅ 在Prompt中提供：业务背景 + 技术上下文 + 输出要求
• ✅ 提供现有代码、DTO、数据库表结构等作为“范例”
• ✅ 明确性能、安全、日志等硬性约束
• ✅ 在Cursor用“文件引用”或“Ask Cursor”来传上下文
• ❌ 不要只写一句“帮我写个接口”
• ❌ 不要假设AI知道你项目的结构、命名和约束

4. 扩展思考

4.1 如果上下文太大怎么办？

• 分多轮传递：先给高层业务背景，再补细节
• 让AI总结你的文档：用ChatGPT生成精简版上下文
• 维护Prompt模板库：把高频任务的Prompt标准化，随取随用

4.2 提高可维护性

当同一个功能有多个子场景（如支付、回调、KYB认证），推荐把Prompt写在一个Markdown文件里，按需复用，提高上下文一致性。

5. 本章总结

• 核心观点：

  AI输出的上限 = 你输入的下限。
  提供的上下文越清晰，AI的答案越接近可用代码。

• 一句话记忆：

  “不要让AI猜你的需求，要让它知道你的世界。”

---

第2条：指定角色和风格，控制AI输出一致性

核心原则：通过在 Prompt 中明确指定 AI 的“角色”和“代码风格”，可以大幅提高生成代码的专业性、一致性和可维护性。

在 Java + Web3 支付的开发场景中，指定角色与风格尤为关键，因为涉及安全、性能与团队规范的严格要求。

1. 为什么要“指定角色和风格”

• 没有角色设定时，AI倾向生成“最常见”的通用写法，而非你业务所需的专业实现。
• 项目里往往已有统一的 DTO、日志、异常处理与命名约定；不声明风格会导致输出与现有代码割裂，增加返工成本。
• Web3 支付涉及签名、回调、合规、审计等高风险环节；不设定角色与风格，AI更容易忽略关键安全点。

2. 背后逻辑

让 AI 知道“自己是谁”与“应当如何写”，是在概率模型上为其收敛到正确分布设置“强先验”。

1. 专业性先验：给定“资深 Java 后端工程师/支付安全专家”等角色，模型会优先采用该领域常见且更稳健的做法。
2. 风格一致性先验：明确“遵循现有 DTO、日志、异常、命名规范”，可减少与项目不一致的输出。
3. 风险收敛：在高风险业务（支付/加密）中，通过角色与风格约束，显著降低“幻觉 API”“拍脑袋的设计”的概率。

3. 最佳实践清单

• ✅ 在 Prompt 中显式指定 AI 的角色（如“资深 Java 后端工程师，熟悉 Web3 支付与 Spring Boot”）。
• ✅ 在 Prompt 中附上团队代码风格示例（DTO、日志规范、异常处理器的名称与用法）。
• ✅ 明确要求“与现有项目保持一致”，避免混用命名风格与错误处理方式。
• ✅ 将团队规范提炼为固定模板，在所有 Prompt 中复用。
• ❌ 不指定角色 → 输出过于通用，忽略安全与事务等关键点。
• ❌ 忽略团队规范 → 返回格式、日志、异常处理各自为政，后期改造成本高。

4. 扩展思考

4.1 不同角色对输出的影响

• “资深 Java 后端工程师”：更重视事务边界、异常语义与分层设计。
• “Web3 支付专家”：更关注签名算法、重放防护、回调验签、幂等性与合规。
• “代码审查员”：偏向安全与质量清单式检查。
• “系统架构师”：更擅长抽象 API 边界、模块依赖与数据流。

4.2 可复用的 Prompt 模板（示例，直接粘贴即可）

你是一名资深 Java 后端工程师，熟悉 Web3 支付、Spring Boot、MyBatis 和 JJWT。
请严格遵循以下代码规范：

1. 控制器返回统一 DTO（与项目现有结构一致）
   2. 业务日志使用 AuditLogService
   3. 异常由 GlobalExceptionHandler 统一处理
   4. Mapper 层使用 XML，不使用注解 SQL

5. 本章总结

• 核心观点：
  “让 AI 知道它是谁，并按谁的风格写”，是把输出收敛到可用、可维护、可审计范式的关键。

• 一句话记忆：
  “指定角色 → 输出更专业；约定风格 → 输出更一致。”

---

第3条：拆解任务，分步交付

核心原则：将复杂需求拆解为可控的小任务，让AI在每个步骤专注于单一目标，从而提升输出的准确性、可理解性和可维护性。

在Java + Web3支付开发中，接口逻辑通常涉及加密、签名、回调、数据库操作等环节，如果一次性让AI生成整块业务逻辑，错误概率和返工成本都会非常高。

1. 为什么要“拆解任务，分步交付”

• 降低错误率
  如果一次让AI写太多内容，模型会填补大量“假设”，导致幻觉API、错误设计或忽略边界条件。
• 便于验证
  将任务拆解为单元，使你能够在每个小步骤完成后立即验证正确性，问题不会堆积到最后才发现。
• 提高可控性
  在Cursor或ChatGPT中，每个Prompt的上下文长度有限。如果要求过大，AI会“遗忘”早先关键信息，导致输出混乱。
• 增强理解与掌控
  当你拆分并引导AI生成代码，你自己也会逐步掌握逻辑，最终能为整个方案和实现负全责。

2. 背后逻辑

大任务=多重假设叠加 → 更高错误率
小任务=最小化不确定性 → 更可控

1. 减少信息丢失：AI在长Prompt中会遗忘先前的关键约束，而小任务可确保关键细节完整传递。
2. 可即时反馈：通过“分步生成+分步验证”，可以在第1步发现问题，而不是在第5步返工整个方案。
3. 聚焦单一目标：让AI每次只解决一个问题，避免逻辑被多目标干扰。
4. 利于逐步测试：每一步输出可直接跑通或测试，出错范围可控。

3. 最佳实践清单

• ✅ 将复杂需求拆解成 3到5 个子任务，每次只交付一个
• ✅ 在Prompt中只描述当前子任务，不要让AI同时考虑后续实现
• ✅ 每一步结束后，立即检查输出是否符合预期
• ✅ 对于关键逻辑，在每个小任务中明确重申必要的约束条件
• ❌ 不要在一个Prompt里要求“设计架构+写控制器+写Service+写测试”，极易失控
• ❌ 不要让AI一次性生成成百上千行代码，而不经过任何验证

4. 扩展思考

4.1 建议的分步思路（以Web3支付接口为例）

1. 先生成DTO与请求模型：确保参数命名、类型一致
2. 实现核心加密逻辑：单独让AI生成签名与验签方法
3. 写控制器层：调用Service逻辑并封装返回DTO
4. 写Service层：业务逻辑串联，包括调用KYB、更新数据库、写日志
5. 最后写集成测试：验证整个接口能跑通

这种分步交付方式，每一环都可单独调试与优化，最终组合成可靠的整体方案。

4.2 在Cursor中操作的技巧

• 选中代码分段交互：在Cursor里选中需要补充的类或方法，请AI只处理选中部分
• 利用对话分隔：每实现一步，开一个新的“Ask Cursor”，确保上下文集中
• 可配合注释驱动：先在代码中写好TODO注释，让AI补齐该部分实现

5. 本章总结

• 核心观点：
  “拆解任务，让AI聚焦单一目标，才能让输出可控、可验证、可维护。”

• 一句话记忆：
  “小任务 → 小上下文 → 小风险 → 大可控。”

---

第4条：喂给AI示例，让输出对齐风格

核心原则：在Prompt中提供现有项目的示例代码、数据结构或接口定义，帮助AI学习并模仿现有风格，从而提升输出的一致性与可维护性。

在Java + Web3支付的开发场景中，团队通常已经有现成的DTO、日志格式、异常处理和数据库约定。如果不给AI这些示例，它会“拍脑袋”生成风格不统一的代码，导致返工量增加。

1. 为什么要“喂给AI示例”

• 减少风格偏差
  AI会基于常见模式生成代码，如果不提供现有示例，返回格式、字段命名、日志规范可能与团队标准不一致。
• 降低重构成本
  如果AI输出的字段、异常、接口风格都与项目不符，后续需要手工大量修改，耗费时间。
• 提高生成代码的可直接运行性
  喂给AI现有项目的DTO、Mapper、日志、异常处理器示例，让AI理解你项目的上下文，生成的代码能更快落地。

2. 背后逻辑

让AI模仿，而不是自由发挥
通过提供示例，将AI的输出从“概率空间中所有可选答案”收敛到“符合你项目风格的子集”。

1. 模式对齐：AI通过Few-shot学习模仿示例，从接口签名、字段命名到异常处理保持一致。
2. 减少上下文歧义：示例让AI明确了解“标准做法”，不需要猜测实现细节。
3. 加速工程落地：AI不再输出需要大幅改造的半成品，而是一次生成符合要求的可用代码。

3. 最佳实践清单

• ✅ 在Prompt中附上关键示例，如DTO、返回格式、日志、异常处理器等
• ✅ 在关键约束处加上“遵循现有结构”或“模仿下方示例”的指令
• ✅ 如果是团队已有的复杂逻辑，可在Prompt中提供核心流程图或接口定义
• ✅ 在Cursor中选中示例代码，让AI自动获取上下文
• ❌ 不给示例，让AI自由发挥 → 输出风格杂乱，接口与现有代码割裂
• ❌ 只口头描述风格，不给真实示例 → 模型倾向于使用常见设计，而非你项目的实现

4. 扩展思考

4.1 示例的类型

• DTO与返回结构：统一命名与字段结构，避免后端与前端脱节
• 异常处理：提供GlobalExceptionHandler示例，避免AI乱写try-catch
• 日志格式：给出AuditLogService调用方式，让日志结构保持一致
• 数据库映射：贴现有MyBatis XML，确保SQL风格与Mapper签名保持一致

4.2 在Cursor中高效提供示例

• 选中本地代码：在Cursor中选中DTO或现有Mapper接口，右键“Ask Cursor”，AI会自动读取上下文
• 分段喂示例：当上下文过长时，分多轮给出DTO、日志、Service结构，让AI逐步对齐风格
• 建立Prompt模板：高频任务可在Markdown文件中维护模板，减少重复操作

5. 本章总结

• 核心观点：
  “提供示例让AI模仿，而不是让它自由发挥”，是保证生成代码一致性与可维护性的关键。

• 一句话记忆：
  “给例子 → 模仿 → 风格统一 → 少返工。”

---

第5条：了解AI的边界，把AI当草稿机

核心原则：AI擅长生成初稿与提供参考，但它并不具备完整的上下文理解与推理能力。将AI的输出视为“可修改的草稿”，而不是“最终答案”，是负责任开发的关键。

在Java + Web3支付开发中，很多接口涉及安全校验、加密算法、合规约束、性能优化等，AI可能无法准确推断这些要求。如果不理解AI的能力边界，就会高估其正确性，导致逻辑错误甚至安全风险。

1. 为什么要“了解AI的边界”

• AI并不理解代码
  大模型是基于统计的语言预测器，不具备对业务逻辑的真实理解。它生成的代码可能语法正确，但逻辑不对。
• AI缺乏你项目的上下文
  模型不知道你项目中的特殊规则、内部API、数据库字段和安全约束，除非你显式告诉它。
• AI的知识存在滞后性
  AI的训练数据有时间限制，某些Web3支付协议、Java框架或安全合规要求可能已经更新，而模型未必知道。
• AI可能生成“幻觉”
  当Prompt不完整时，AI会根据概率补充缺失信息，生成看似合理但完全不存在的API或字段。

2. 背后逻辑

AI的强项在“生成”，而非“验证”或“决策”。

1. 生成的本质：AI根据上下文和历史数据预测“最可能的续写”，而不是基于完整的程序逻辑推理。
2. 推理的缺陷：AI缺乏全局状态管理能力，它不会像编译器或单元测试一样验证正确性。
3. 最佳策略：将AI的输出作为“初稿”使用，开发者必须基于自己的业务知识与调试验证，对代码进行人工审查、优化与测试。

3. 最佳实践清单

• ✅ 把AI当作生成“可用草稿”的助手，而不是终极答案
• ✅ 在接收AI输出后，逐行阅读、理解、验证
• ✅ 对涉及安全、合规、性能的逻辑，必须手动补充和检查
• ✅ 对AI提供的外部API、库函数、框架方法，务必查阅官方文档确认正确性
• ❌ 不要盲目相信AI生成的每一行代码
• ❌ 不要让AI在未知上下文中“自由发挥”
• ❌ 不要在未验证前直接将AI生成的代码合并到生产环境

4. 扩展思考

4.1 AI更适合的任务

• 生成初稿：快速搭建DTO、Controller、测试用例等样板代码
• 重构建议：优化可读性、简化逻辑
• 代码讲解：让AI解释复杂逻辑，辅助理解
• 性能启发：获得不同实现思路，供你参考和评估

4.2 需要谨慎的任务

• 安全相关实现：如签名算法、权限控制、加密
• 合规逻辑：KYB/KYC、支付审计、回调验证
• 高并发性能优化：AI生成的优化建议未必适合你的生产场景
• 涉及资金或隐私数据的接口：必须额外严格验证

5. 本章总结

• 核心观点：
  “AI是生产力工具，而不是决策者。开发者必须保留最终的判断权。”

• 一句话记忆：
  “把AI当草稿机，而不是终稿机；生成交给AI，验证必须靠自己。”

---

第6条：先与AI讨论方案，再让它写实现

核心原则：在让AI写代码之前，先与它讨论设计方案、技术选型和实现思路，确保方向正确，再让AI生成具体实现，从而降低返工风险、提高代码可控性。

在Java + Web3支付开发中，接口逻辑通常涉及加密签名、回调验证、合规处理、数据库交互等。如果直接让AI生成完整实现，容易导致设计偏差、忽略约束或出现安全隐患。

1. 为什么要“先讨论方案，再写实现”

• 避免方向错误
  如果没有先讨论设计，AI可能默认采用最通用的模式，导致与项目架构或安全要求冲突。
• 降低返工成本
  先把整体思路讨论清楚，确保数据流、依赖、调用关系符合项目规范，再写实现能避免重复推倒重来。
• 提高可控性
  通过方案讨论，你可以把复杂问题拆解成可控的小块，生成代码时每一步更精确。
• 确保安全与合规
  Web3支付通常要求签名验证、KYB/KYC流程和异常回退。先讨论方案可以显式确认这些约束，避免实现遗漏。

2. 背后逻辑

设计和实现是两个阶段
如果在实现阶段才第一次思考方案，很容易让AI陷入“默认假设”，而不是遵循你的业务约束。

1. 模型的行为偏好：AI会根据最常见的模式填补空白，而非根据你项目的特定规范。
2. 提前暴露假设：通过先讨论方案，你能快速发现AI在安全、性能、日志等方面的潜在错误假设。
3. 建立清晰约束：在方案讨论中显式指出技术栈、日志规范、API返回格式等，确保后续实现保持一致。

3. 最佳实践清单

• ✅ 在写实现前，先与AI讨论数据流、依赖、接口契约等高层设计
• ✅ 在Prompt中明确告知当前目标是“设计方案”，而不是直接写代码
• ✅ 在方案讨论中显式声明安全、性能、日志等硬性约束
• ✅ 方案确定后，启动新对话，让AI生成对应实现
• ❌ 不要一上来就要求“写代码”，尤其是高复杂度业务逻辑
• ❌ 不要让AI在未确认数据流、接口约束的情况下直接生成完整功能
• ❌ 不要让方案和实现混在一个Prompt中，容易混乱且输出失控

4. 扩展思考

4.1 两阶段Prompt策略

• 阶段1：方案讨论
  • 目标：设计系统流程、模块边界、核心接口、异常机制
  • 输入：项目上下文、技术栈、日志规范、DTO示例
  • 输出：清晰的分层设计和数据流图
• 阶段2：实现生成
  • 目标：让AI按方案写实现
  • 输入：确认过的方案、接口签名、字段定义、依赖
  • 输出：可直接跑通的、符合规范的实现代码

4.2 在Cursor中的高效做法

• 开新线程：在Cursor中单独新建一次“Ask Cursor”，专门用于方案设计，避免混乱
• 可视化辅助：在讨论中让AI生成架构图、时序图或ER图，帮助你更直观地理解流程
• 方案锁定后重启对话：确定方案后，新开一个对话让AI从零开始实现，避免之前的探索性信息干扰生成结果

5. 本章总结

• 核心观点：
  “设计在前，生成在后；先和AI对齐方案，再进入实现，能避免大规模返工与逻辑错误。”

• 一句话记忆：
  “先讨论，再实现；先对齐，再落地。”

---

第7条：拿到代码先读懂：逐行检查逻辑

核心原则：AI生成的代码不是最终答案。无论代码多么完整、格式多么工整，在使用前必须逐行阅读、理解逻辑，确保它符合你的业务需求、项目约定与安全要求。

在Java + Web3支付的开发中，很多功能涉及加密、签名、回调、事务等。如果不先读懂AI生成的代码，就直接复制到项目里，可能会引入严重漏洞、逻辑错误或安全隐患。

1. 为什么要“拿到代码先读懂”

• AI代码可能“看似正确”但逻辑错误
  模型只是在预测最可能的写法，它不会验证业务正确性。
• AI缺乏你项目的特定约束
  数据库字段、日志规范、异常处理器、API签名等，它不会主动遵循，除非你显式提供。
• Web3支付安全要求高
  私钥签名、KYB流程、回调验签、事务幂等性等，一旦实现不当，可能直接导致资金或数据风险。
• 避免隐形依赖与幻觉API
  AI可能调用你项目中不存在的方法或字段，如果不检查，问题会在后期测试甚至上线后才暴露。

2. 背后逻辑

“生成”与“理解”是两个完全不同的任务。

1. AI不具备真实理解能力：它只是在基于概率续写，看起来合理，但不一定正确。
2. 责任在于开发者：只有你能判断这段代码是否符合业务、安全与性能要求。
3. 逐行阅读是掌控的前提：如果不理解代码，就无法在调试、重构和扩展时做出正确决策。

3. 最佳实践清单

• ✅ 逐行阅读AI生成的代码，确保理解每个字段、逻辑和方法
• ✅ 对关键函数写下自己的理解笔记，验证是否符合设计意图
• ✅ 检查AI生成的类名、方法名、字段名是否与项目保持一致
• ✅ 对第三方API调用、加密逻辑、异常处理等高风险部分重点审查
• ✅ 如果有不理解的地方，先问AI解释，再用官方文档验证
• ❌ 不要盲目复制粘贴整段AI代码到生产项目
• ❌ 不要假设AI一定使用了正确的API或参数
• ❌ 不要跳过逻辑理解，直接依赖单元测试验证正确性

4. 扩展思考

4.1 审查代码的四个重点

1. 业务正确性：是否按需求实现了正确的流程
2. 安全性：是否存在未验证参数、签名漏洞或数据泄露
3. 性能：是否有低效循环、重复计算或潜在阻塞
4. 一致性：是否符合团队命名规范、日志规范和异常处理标准

4.2 利用AI辅助理解代码

• 把生成的代码粘给AI，让它用自然语言解释逻辑
• 提问示例：“逐行解释这段代码的逻辑，标出潜在的问题”
• 结合AI解释与自己的理解，交叉验证其正确性

5. 本章总结

• 核心观点：
  “AI可以生成代码，但你必须理解代码，否则无法为最终实现负责。”

• 一句话记忆：
  “AI写得快，但责任在你；逐行读懂，掌握主动权。”

---

第8条：让AI解释难点，辅助自己掌握

核心原则：当遇到不理解的代码、复杂的算法或陌生的API时，可以让AI充当“代码讲解员”，用自然语言帮你拆解逻辑，但最终理解仍需你自己验证。

在Java + Web3支付的开发中，业务场景常常涉及签名算法、加密验签、回调处理、异步事务等。如果你完全依赖AI生成代码而不理解内部逻辑，一旦出现问题就很难排查。因此，让AI辅助你掌握代码，是高效学习与负责开发的结合点。

1. 为什么要“让AI解释难点”

• 降低理解成本
  一些复杂逻辑，比如Web3支付的签名算法、链上交易回调、异步幂等性，阅读源码可能耗时长，让AI先帮你解释可大幅提高效率。
• 识别潜在风险
  通过让AI讲解每一步逻辑，你可以更快发现潜在的安全漏洞、性能瓶颈或API误用。
• 辅助学习新技术
  当AI生成了你不熟悉的技术栈或框架代码（例如新的加密库、第三方SDK），你可以让AI帮你讲解核心方法。
• 更快进入反馈循环
  在解释过程中结合自己的理解，你可以迅速发现对齐点和分歧，提升掌控力。

2. 背后逻辑

让AI“教”你，而不是“替”你。

1. 模型的解释能力：AI虽然不一定生成最优实现，但擅长把复杂逻辑拆解成易懂的自然语言。
2. 双向验证：通过AI解释与自己的理解比对，你可以验证逻辑是否合理，而不是盲目信任。
3. 主动学习：通过这种交互，开发者不仅仅是使用AI，而是持续积累对底层实现与业务流程的认知。

3. 最佳实践清单

• ✅ 把不理解的代码段直接贴给AI，让它逐行解释逻辑
• ✅ 明确告诉AI你想要的解释方式：按步骤讲解、用类比描述、标出风险点
• ✅ 对涉及安全、性能的逻辑，AI解释完后再用官方文档或源码交叉验证
• ✅ 对不理解的API或框架方法，请AI帮忙生成最小可运行示例并分析行为
• ❌ 不要在完全不理解的情况下直接上线AI生成的关键代码
• ❌ 不要盲目信任AI解释的每一句话，尤其涉及加密和安全逻辑
• ❌ 不要跳过自己的验证和思考，只依赖AI代替理解

4. 扩展思考

4.1 常用提问模板

• “请逐行解释这段Java代码的逻辑，并指出可能的问题”
• “帮我分析下面这段签名算法的安全性”
• “这段Controller的异常处理是否符合最佳实践？”
• “这个Web3回调接口的流程是否安全？哪里可能需要验签？”

4.2 提升理解的技巧

• 多角度提问：让AI分别用“初学者模式”和“专家模式”解释逻辑，获取不同深度
• 结合代码注释：让AI直接生成内嵌注释，帮助你在IDE中快速定位逻辑
• 做小实验验证：根据AI解释，在本地写最小化单元测试或样例验证正确性

5. 本章总结

• 核心观点：
  “AI是你的助教，不是替代者。通过让AI解释难点，你能更快掌握逻辑，但最终责任仍在你。”

• 一句话记忆：
  “用AI讲解逻辑，用自己验证结论。”

---

第9条：手动推演业务流程，确保逻辑闭环

核心原则：无论AI生成的代码多么完善，都需要你手动推演完整的业务流程，验证逻辑是否覆盖所有关键场景，确保没有遗漏、冲突或安全漏洞。

在Java + Web3支付的开发中，接口通常涉及加密签名、回调处理、异常回退、数据库事务等。如果不做全局逻辑推演，就算代码能编译通过，也可能在真实场景中出现严重问题。

1. 为什么要“手动推演业务流程”

• 发现AI遗漏的场景
  AI通常只实现“主干路径”，而很容易忽略异常分支，比如支付失败、签名验证失败、KYB拒绝等。
• 确保逻辑闭环
  如果某个分支没有收敛到可控状态，比如异常没有回滚、回调未处理幂等性，可能导致数据不一致或资金损失。
• 降低安全风险
  Web3支付场景涉及签名验签、私钥管理、回调安全、防重放等，只有手动推演才能确认所有安全关键点被覆盖。
• 保证可维护性
  全局推演后，你可以更好地理解AI生成的代码，便于后续扩展、重构或调试。

2. 背后逻辑

AI验证的是语法，而不是业务。
编译通过 ≠ 逻辑正确 ≠ 安全可靠。

1. 模型的行为特点：AI会基于最常见的业务场景输出“看似合理”的实现，但它不会检查你的实际业务规则。
2. 闭环思维的价值：通过手动推演，你能找到逻辑断点、状态异常和数据不一致等问题。
3. 全局掌控：手动模拟完整流程，可以让你从更高的抽象层次理解系统行为，确保代码正确性和安全性。

3. 最佳实践清单

• ✅ 在纸上或白板上画出核心业务流程和数据流
• ✅ 列出所有可能的正常场景和异常分支
• ✅ 针对每个分支，验证代码是否正确处理并返回可预期状态
• ✅ 模拟边界条件，比如签名错误、交易超时、余额不足、回调失败等
• ✅ 对于高风险场景，写断言或日志验证假设
• ❌ 不要仅依赖AI生成的Happy Path代码
• ❌ 不要假设所有API都会返回成功
• ❌ 不要只依赖单元测试，而不验证完整流程

4. 扩展思考

4.1 Web3支付场景下的推演要点

1. 支付链路：创建交易 → 签名 → 广播 → 区块确认
2. 回调验签：是否在回调中校验签名、防止伪造
3. 幂等性处理：相同交易的重复回调是否安全
4. 异常分支：余额不足、签名失败、区块回滚、第三方接口超时
5. 安全边界：是否有重放攻击、API权限控制、私钥泄露风险

4.2 在Cursor中结合调试

• 生成流程图：让AI帮你画出关键的业务时序图或状态机图
• 边写边推演：每生成一个核心函数，就模拟一次输入输出
• 回溯测试用例：根据推演结果生成针对性测试，确保所有分支都被覆盖

5. 本章总结

• 核心观点：
  “AI写代码，开发者必须验证业务逻辑；手动推演是保证闭环的唯一可靠方法。”

• 一句话记忆：
  “能跑通不等于没问题，手动推演才能掌控全局。”

---

第10条：把AI当审查员，进行二次Review

核心原则：不要只让AI生成代码，也要让AI充当“代码审查员”，对生成结果进行安全、逻辑、风格等多维度的二次检查，帮助你发现潜在问题。

在Java + Web3支付开发中，很多逻辑涉及安全签名、回调幂等性、交易状态校验、异常回退等高风险环节。即使AI生成的代码可以运行，也可能存在逻辑漏洞或安全隐患。通过让AI参与代码审查，可以在早期发现问题，降低返工成本。

1. 为什么要“让AI做二次Review”

• 发现隐藏Bug
  AI在生成代码时经常会引入隐形问题，比如错误的事务边界、误用的API、缺失的空值校验等。
• 识别安全隐患
  Web3支付涉及私钥、签名、回调等高敏感逻辑，AI生成的实现可能遗漏验签、重放防护等关键环节。
• 统一团队规范
  让AI根据你的DTO、日志、异常处理等规范检查生成代码，避免风格不一致。
• 辅助逻辑验证
  有时候AI的逻辑“看似合理”，但实际上没有覆盖所有边界条件。通过让AI重新审查，可以补充遗漏场景。

2. 背后逻辑

让AI扮演两种不同角色：开发者 + 审查员。

1. 换角色能换视角：在生成代码后，用新的Prompt让AI切换到“代码审查员”模式，它会用不同的角度分析实现。
2. 多轮交互更安全：第一轮让AI生成实现，第二轮专门审查逻辑、性能和安全，降低错误率。
3. AI擅长模式检查：模型能快速发现异常的命名、重复的逻辑、不必要的计算等结构性问题。

3. 最佳实践清单

• ✅ 在AI生成代码后，让它再审查一次实现逻辑
• ✅ 提示AI检查异常分支、性能瓶颈、安全漏洞
• ✅ 在Prompt中提供你的团队规范，请AI标出不符合的地方
• ✅ 如果AI指出问题，要求它提供优化后的实现或改进建议
• ❌ 不要只让AI一次性写完，不做任何检查
• ❌ 不要假设AI输出的代码天然安全可靠
• ❌ 不要只做人工Review，而忽略AI的结构化检查能力

4. 扩展思考

4.1 常用提问模板

• “请检查这段代码是否符合我们现有的异常处理规范。”
• “帮我找出下面代码中的潜在安全隐患，尤其是Web3验签逻辑。”
• “请检查这段Mapper是否存在N+1问题或性能瓶颈。”
• “请分析这段Controller是否处理了所有异常分支。”

4.2 双轮AI审查策略

1. 第一轮：功能正确性
   2. 检查是否实现了需求
   3. 确保逻辑完整
   4. 验证数据流与接口约定一致
2. 第二轮：安全与性能
   6. 检查签名、私钥、回调逻辑
   7. 查找潜在的高耗时查询或多余计算
   8. 确认幂等性、事务一致性

5. 本章总结

• 核心观点：
  “AI既是写代码的助手，也是审查代码的助手。让AI二次Review，是提高代码质量的关键。”

• 一句话记忆：
  “第一次生成，第二次审查；双轮交互，降低风险。”

---

第11条：拆解大段代码，逐模块验证

核心原则：当AI一次性生成“大块实现”时，先把代码按职责切分为若干小模块（控制器、服务、仓储、工具、配置等），分别校验与落盘，通过“小步可控”的方式获得对整体逻辑的真正掌控。

在 Java + Web3 支付场景里，AI常会一次生成包含控制器、业务逻辑、签名/验签、数据库访问、回调处理在内的“巨型代码块”。直接粘贴使用风险极高：难以阅读、难以定位问题、缺少清晰边界，且隐含安全与幂等隐患。

1. 为什么要“拆解大段代码，逐模块验证”

• 降低复杂度：把一个 800 行的“巨型类”拆成 5–8 个职责单一的类，认知和改造成本明显下降。
• 快速定位问题：每个模块独立编译、独立跑通，出错时范围明确，修复更迅速。
• 对齐分层规范：强制把控制器、服务、仓储、Crypto/验签、DTO/转换器分层，实现与团队架构一致。
• 安全与合规更易检查：签名/验签、回调幂等、权限校验独立成模块后，更容易做针对性审查。

2. 背后逻辑

可验证性来自“边界清晰”。

1. 边界→契约：拆分后的模块通过清晰的接口契约交互（入参、出参、异常语义），可单点验证正确性。
2. 层次→稳定：分层后的系统，变动只在本层内扩散，减少牵一发而动全身的风险。
3. 小步→安全：每一步只修改/验证一个模块，失败可回滚，成功可累积，整体风险受控。

3. 最佳实践清单

• ✅ 先画“职责切分草图”，将大块代码按控制器、服务、仓储、Crypto/验签、回调处理、DTO/Assembler、配置等拆分。
• ✅ 为每个模块定义最小可用接口：输入/输出模型、异常与错误码、幂等/事务边界。
• ✅ 逐模块“落盘—编译—跑通”：每次只引入一个模块的代码与依赖，跑通后再引入下一个。
• ✅ 对高风险模块（签名/验签、回调幂等、权限/限流）优先拆出与验证。
• ✅ 为每个模块建立最小化的自测（可从断言/日志与最小单测开始），锁定基本行为。
• ❌ 不要把 AI 生成的巨型类原封不动塞进项目再慢慢“补救”。
• ❌ 不要让控制器直接操作数据库或直接拼装签名逻辑，避免“跨层耦合”。
• ❌ 不要在未定义接口契约的情况下，随意在模块之间传递 Map/任意对象。

4. 扩展思考

4.1 建议的拆分维度（可按需取舍）

• 表层交互：Controller（鉴权、请求校验、DTO编解码、统一返回）
• 领域服务：Service（业务编排、事务边界、错误语义）
• 资源访问：Repository/Mapper（仅做数据读写，遵循 MyBatis XML 规范）
• 加密与验签：CryptoService（私钥管理、签名算法、回放防护、时间戳/nonce 校验）
• 回调与幂等：CallbackHandler（验签、去重、重试、补偿）
• DTO/Assembler：对象转换、字段校验、避免在控制器里散落转换逻辑
• 日志与审计：AuditLogService（统一日志格式、落库/落 ES、敏感信息脱敏）

4.2 逐模块验证的技巧

• 从“最稳定的纯函数”开始拆（如签名/验签、格式化器、转换器），先获取确定性模块的信心。
• 为模块添加“特性探针”：关键路径加日志/断言，验证输入输出与边界条件是否如设计。
• 采用“表征测试”（characterization test）给不熟悉的大段逻辑先定行为，再安全重构与拆分。
• 提前定义错误码与异常映射表，拆分后各层统一抛/接规范，避免异常语义混乱。
• 提交粒度小：一次只引入或改动一个模块，配合分支与 PR 让差异清晰可审。

5. 本章总结

• 核心观点：把“大块黑箱”切成“可验证的小块”，用清晰契约与小步验证来重建对代码的掌控力。
• 一句话记忆：先切块，再验证；先定边界，再谈优化。

---

第12条：对照官方文档、SDK与API，防止AI“幻觉”

核心原则：AI生成的代码并不保证正确性。在涉及第三方API、SDK、框架方法时，必须对照官方文档、源码或权威资料进行验证，避免因为AI“幻觉”导致的实现错误或安全漏洞。

在 Java + Web3 支付开发中，AI常会生成看似合理但实际不存在的API、字段或方法。例如，AI可能会使用错误的Web3签名方法、调用过时的Spring Boot API，或者假设不存在的MyBatis Mapper接口。如果不进行交叉验证，问题会在后期集成测试或线上环境暴露，代价极高。

1. 为什么要“对照官方文档、SDK与API”

• 防止AI幻觉
  AI可能凭借统计规律“编造”方法、类、字段，尤其是在Web3 SDK或支付网关的API中。
• 保证实现符合标准
  支付、签名、验签等敏感功能有严格的接口规范与安全要求，必须与官方设计一致。
• 避免过时API
  框架版本更新频繁，AI可能生成旧版本写法，比如Spring Security、Spring Boot、JJWT、Web3J等。
• 确保与SDK行为一致
  Web3 SDK在交易签名、区块查询、回调处理等方面常有特定用法，不对照文档容易用错。

2. 背后逻辑

AI擅长续写常见模式，但不会实时验证有效性。

1. 统计假设≠真实实现：AI会根据训练数据中出现频率最高的写法生成实现，但并不知道这些方法是否在你的SDK或框架中真实存在。
2. 权威性优先：官方文档、源码和维护者示例永远是最可信的信息源。
3. 交叉验证思维：AI产出 → 对照文档 → 回到AI提问 → 最终锁定正确实现。

3. 最佳实践清单

• ✅ 遇到第三方API、SDK、框架方法，先用官方文档验证签名、参数、返回值
• ✅ 对照官方示例代码，确保生成实现与标准用法一致
• ✅ 当SDK文档不足时，直接阅读源码，理解真实可用的方法与字段
• ✅ 对AI生成的支付API、验签逻辑等高风险部分，必须在本地调试验证
• ✅ 当AI与文档冲突时，以官方文档为准
• ❌ 不要直接相信AI生成的任意方法名、类名、字段名
• ❌ 不要假设AI生成的写法能兼容你的框架版本
• ❌ 不要只在本地编译通过就认为是正确实现

4. 扩展思考

4.1 Web3支付中常见的AI“幻觉”场景

• 签名与验签方法名错误：AI常生成signTransaction()或verifySignature()等方法，但不同Web3 SDK的签名API完全不同。
• 交易回调字段缺失：某些支付回调返回status和txHash，AI可能假设存在isPaid字段导致逻辑错误。
• 安全校验被遗漏：例如，Web3交易结果验签的timestamp和nonce检查常常被AI漏掉。
• Spring Boot注解失效：AI可能生成旧版本的@EnableWebSecurity配置，而你当前使用的Spring Security 6+版本可能已弃用。

4.2 高效交叉验证的技巧

• 在Cursor中，让AI直接生成所需API的官方文档链接
• 让AI帮你总结官方文档的关键字段和约束条件，再交叉核对生成代码
• 如果API复杂，可以让AI帮你生成最小可运行Demo，用来测试验证
• 对于Web3支付SDK，直接下载源码，用IDE定位核心方法，避免依赖不可靠描述

5. 本章总结

• 核心观点：
  “AI生成的写法只是参考，最终以官方文档、源码与SDK为准。”

• 一句话记忆：
  “AI能写，但文档能证；先查官方，再信AI。”

---

第13条：构造最小可重现场景

核心原则：当AI生成的代码出现异常、逻辑错误或性能问题时，第一步不是盲目调试，而是先构造“最小可重现场景”，用最少的代码、最小的数据集和最清晰的输入输出重现问题，从而高效定位原因。

在 Java + Web3 支付开发中，业务链路通常涉及签名、交易上链、回调处理、数据库更新、日志落盘等多个步骤。如果不缩小问题范围，直接在大规模真实场景中调试，成本极高且难以定位根因。

1. 为什么要“构造最小可重现场景”

• 快速锁定问题来源
  将问题抽离到最小化场景，避免被复杂业务依赖干扰。
• 减少无效信息噪音
  如果在全链路场景下调试，日志量大、调用链长，很容易被无关信息掩盖。
• 提高与AI协作效率
  最小可重现场景更容易描述给AI，帮助AI更精准地分析问题原因。
• 避免高风险操作
  在最小化环境下重现问题，避免直接在生产环境或真实交易中调试带来的资金和数据风险。

2. 背后逻辑

缩小问题空间 → 降低排查成本 → 提高定位精度。

1. 模块化问题验证：通过最小化输入、最小化依赖、最小化调用链，精准判断问题是否出在当前模块还是外部依赖。
2. 可迭代测试：小场景可快速多次运行，形成高效验证循环。
3. 更高可理解性：通过对核心问题的抽象提炼，提升你和AI对代码行为的掌控力。

3. 最佳实践清单

• ✅ 使用最少的依赖与代码，构造独立可运行的最小场景
• ✅ 使用固定、可控的输入数据，避免干扰结果
• ✅ 在独立环境（如本地容器、沙箱环境）中重现问题
• ✅ 构造场景后，结合日志、断点和AI分析逐步定位问题
• ✅ 对于复杂交易或支付接口，模拟请求并固定签名与回调数据
• ❌ 不要在全链路大场景中盲目调试，避免被噪音淹没
• ❌ 不要在生产环境直接试验高风险代码
• ❌ 不要让AI分析含大量无关信息的日志，否则输出不准确

4. 扩展思考

4.1 构造最小可重现场景的三步法

1. 抽离核心逻辑：从大模块中剥离关键代码，比如验签、交易提交、回调解析等。
2. 创建最小输入：比如只保留最少的字段、最短的交易数据、最小的区块高度。
3. 运行与验证：在本地或沙箱中运行最小场景，确保问题稳定复现。

4.2 在Cursor和AI中的结合使用

• 让AI分析“最小重现代码”而不是整段复杂实现，输出更精准
• 将精简的报错日志和关键调用栈片段交给AI，而非完整长日志
• 在Cursor里用“文件选择”方式传递上下文，让AI精准对齐问题范围

4.3 Web3支付场景示例

问题：交易回调偶尔验签失败
最小可重现场景：

• 独立提取签名算法与验签逻辑
• 固定输入回调数据包与签名
• 本地运行对比AI生成的验签逻辑与官方SDK方法
• 用固定测试数据观察签名计算是否稳定

5. 本章总结

• 核心观点：
  “调试从最小化开始，只有在可控范围内重现问题，才能高效定位根因。”

• 一句话记忆：
  “先缩小，再排查；小场景，大洞察。”

---

第14条：用IDE断点调试，掌握真实运行逻辑

核心原则：AI生成的代码看起来正确并不代表它实际能正确运行。通过在IDE中使用断点调试，跟踪真实的变量状态、数据流与方法调用链，才能彻底掌握AI代码的行为并发现隐藏问题。

在Java + Web3支付开发中，业务逻辑涉及交易签名、KYB验证、回调处理、数据库更新等多环节。仅靠阅读代码或依赖AI解释很容易遗漏真实运行时的状态变化，唯有断点调试才能直观验证每一步是否按预期执行。

1. 为什么要“用断点调试掌握真实逻辑”

• 代码≠运行行为
  即使AI生成的代码在语法层面正确，实际执行时也可能因为上下文、依赖、SDK版本等导致不同的结果。
• 捕捉隐藏Bug
  很多问题无法通过静态阅读发现，比如空指针、API返回null、交易状态错乱等。
• 理解复杂流程
  Web3支付常涉及签名计算、区块确认、幂等控制等，断点能帮助你跟踪真实数据流。
• 验证AI假设
  AI生成的调用链、API参数、返回值必须通过运行时断点验证是否与文档或SDK一致。

2. 背后逻辑

AI生成的是“假设”，IDE断点验证“事实”。

1. 实时状态洞察：通过调试器观察变量状态、线程栈、HTTP请求与响应，获得真实运行行为。
2. 数据驱动理解：在断点时分析请求参数、签名计算、回调Payload，比AI讲解更可靠。
3. 交互式验证：断点能结合日志、异常栈、控制台结果快速定位与修正问题。

3. 最佳实践清单

• ✅ 在核心方法和高风险逻辑上设置断点，如签名生成、回调处理、交易状态更新
• ✅ 结合条件断点（Conditional Breakpoint），只在特定数据触发时中断，提高调试效率
• ✅ 使用IDE的Evaluate Expression功能，随时计算变量或表达式结果
• ✅ 在异常捕获处加断点，实时分析错误栈与数据状态
• ✅ 配合日志检查，确认请求、响应、数据库操作是否与预期一致
• ❌ 不要仅靠AI解释判断运行时行为
• ❌ 不要在未理解真实数据流的情况下直接修改逻辑
• ❌ 不要在生产环境直接调试高风险支付逻辑

4. 扩展思考

4.1 Web3支付中的断点调试场景

• 交易签名：断点验证私钥生成签名是否与SDK一致
• 回调验签：断点观察回调Payload、签名字段、nonce，确保逻辑安全
• 幂等控制：调试重复回调时的行为，验证幂等锁或数据库状态
• 多线程并发：断点跟踪Web3支付场景中的异步回调、事件监听和并发事务

4.2 在Cursor和IDEA中的结合

• Cursor：让AI帮忙定位可疑逻辑，标出建议断点位置
• IDEA：配合断点查看调用栈、变量值、网络请求，验证AI假设
• 双向反馈：将断点观察到的异常状态反馈给AI，获得针对性优化建议

5. 本章总结

• 核心观点：
  “代码是AI写的，行为是运行时验证的；调试是掌握主动权的唯一方式。”

• 一句话记忆：
  “用AI生成，用断点求证；真实状态，尽在掌控。”

---

第15条：批量插入日志，跟踪数据流

核心原则：在AI生成的代码中，通过批量插入高价值日志，构建可追踪的数据流视图，帮助你快速定位问题、验证逻辑，并掌握系统在运行时的真实状态。

在Java + Web3支付开发中，支付链路常常包含交易签名、链上广播、回调处理、数据库更新、幂等控制等环节。如果只依赖断点调试，很难完整跟踪跨线程、跨接口、跨模块的数据流。通过高质量日志策略，配合AI生成的代码，可以高效排查问题和验证设计。

1. 为什么要“批量插入日志，跟踪数据流”

• 掌握真实数据流
  AI生成的代码逻辑可能看似正确，但数据在方法、线程、异步回调之间传递时，状态可能早已被篡改或丢失。
• 快速锁定问题位置
  日志是定位数据错乱、签名失败、交易丢失等问题的唯一全局手段。
• 提升AI代码可控性
  在使用AI生成的新逻辑时，日志能帮助你判断它是否按预期执行，防止隐藏Bug。
• 构建可审计系统
  Web3支付场景对资金安全要求极高，日志是审计、合规、回溯的基础。

2. 背后逻辑

日志 = 行为真相的最小快照。

1. 增强可观测性：日志把动态执行路径固定下来，让你在不调试的情况下回溯历史。
2. 与AI互补：AI生成逻辑 → 插入日志 → 根据日志验证 → 反馈给AI优化，实现正反馈循环。
3. 分层设计：日志应按模块（Controller/Service/Repository/Crypto）分类，避免全局日志噪音。

3. 最佳实践清单

• ✅ 在每个核心逻辑入口与出口插入日志，包括：请求参数、关键计算结果、返回值
• ✅ 在异常、回调、签名校验、事务提交等高风险位置重点记录
• ✅ 使用统一日志工具（如AuditLogService），保持日志格式一致
• ✅ 日志内容要结构化，避免简单字符串拼接，便于后续用ELK/OpenSearch分析
• ✅ 在Cursor中生成日志模板，让AI自动批量插入高价值日志
• ❌ 不要无选择地记录全部数据，导致日志泛滥
• ❌ 不要打印明文敏感数据（如私钥、完整签名、用户隐私信息）
• ❌ 不要在日志中暴露数据库密码、Web3密钥或JWT Token

4. 扩展思考

4.1 Web3支付场景的日志重点

1. 交易创建：记录请求参数、交易Hash、预期Gas
2. 签名计算：只记录算法版本与结果摘要，避免日志中暴露私钥
3. 回调处理：记录回调Payload、签名验签结果、幂等锁状态
4. 异常分支：交易失败、签名不匹配、接口超时等要有明确的错误码与上下文
5. 审计要求：为KYB/KYC场景保留必要审计字段，比如商户ID、交易ID、回调来源

4.2 在Cursor中自动插入日志

• 选中高风险代码 → 右键 “Ask Cursor” → “在这些方法中按我们现有日志规范插入日志”
• 在Prompt中提供现有AuditLogService示例，确保风格与项目一致
• 让AI在关键节点生成结构化日志，减少人工修改工作量

4.3 日志策略的进阶优化

• TraceID/RequestID：给每个交易或请求打上唯一ID，支持跨模块追踪
• 统一日志规范：在团队内固定日志字段，如[traceId] [merchantId] [txHash] [status]
• OpenSearch/ELK集成：将日志推送到搜索平台，快速定位交易异常或签名问题

5. 本章总结

• 核心观点：
  “日志是可观测性工具链的基石，能帮助你掌握AI生成代码的真实行为和潜在风险。”

• 一句话记忆：
  “日志是运行时的证据；好日志，让问题无处隐藏。”

---

第16条：用假设验证法缩小问题范围

核心原则：当AI生成的代码报错或行为异常时，不要盲目大范围调试，而是先提出具体假设，再逐步验证，通过“缩小问题空间”快速定位根因。

在Java + Web3支付开发中，业务链路涉及签名、回调、数据库更新、KYB校验等多个模块。如果在出现Bug时不做假设，直接调试全链路，不仅耗时长，还可能陷入无效尝试。假设验证法可以帮助你聚焦问题所在，尤其适合处理AI生成的新逻辑。

1. 为什么要“用假设验证法缩小问题范围”

• 降低调试成本
  在复杂支付链路中，全量排查等于“大海捞针”，效率极低。
• 避免重复试错
  没有假设直接改代码，很容易在无关模块反复消耗时间。
• 提升与AI协作效率
  明确假设后，给AI的Prompt更精准，AI也能更高效帮你验证原因。
• 减少误判
  假设验证的过程能帮你区分“AI实现Bug”与“环境配置问题”或“依赖版本不一致”。

2. 背后逻辑

缩小问题空间 = 提出假设 + 验证数据 + 排除干扰。

1. 可控性：把复杂问题切分成可验证的最小单元，每个单元要么通过，要么失败。
2. 高反馈频率：小假设验证快，几分钟内即可得知对错，不会陷入长时间探索。
3. 正反馈循环：不断验证假设 → 缩小范围 → 确认问题 → 快速解决。

3. 最佳实践清单

• ✅ 提出一个最可能的原因假设（比如签名错误、SDK参数不一致、回调缺字段）
• ✅ 设计最小验证方法，避免牵涉不相关模块
• ✅ 一次只验证一个假设，不要混合测试多个假设
• ✅ 结合日志、断点、AI分析一起收敛问题范围
• ✅ 当假设被否定时，记录结论并继续下一个假设
• ❌ 不要在没有任何假设的情况下大规模修改代码
• ❌ 不要跳过验证，直接依赖AI给出的解决方案
• ❌ 不要一次测试过多变量，容易陷入歧义

4. 扩展思考

4.1 Web3支付的假设验证示例

问题：交易回调验签失败
可能假设：

1. 签名算法不一致：AI生成的签名方法与SDK不兼容
2. 回调Payload缺字段：回调数据少了nonce或timestamp
3. 测试网私钥错误：签名私钥与发起交易的账户不一致

验证策略：

• 单独提取签名方法，对比AI代码与官方SDK结果
• 打印完整回调Payload，确认字段是否缺失
• 固定私钥重新签名，验证本地计算结果与区块链数据是否一致

4.2 借助AI提高验证效率

• 向AI描述你的假设，附上报错信息，让AI帮忙分析可行性
• 提问示例：
  • “回调验签失败，是否可能是签名算法不一致？帮我对比这段代码与官方SDK的实现。”
  • “这个错误栈是否说明API参数缺失？哪些字段最可能导致失败？”
• 根据AI建议构造最小测试代码，快速验证核心假设

5. 本章总结

• 核心观点：
  “复杂问题必须先提假设，再做验证；缩小问题空间才能高效定位根因。”

• 一句话记忆：
  “不猜测，不乱试；先假设，再验证。”

---

第17条：结合单元测试与AI生成用例，锁定问题边界

核心原则：通过结合手写关键单元测试与AI自动生成测试用例，构建足够覆盖的验证体系，帮助你快速定位问题边界，确保AI生成代码的行为符合预期。

在Java + Web3支付开发中，AI生成的逻辑往往涉及签名、验签、回调、数据库更新、KYB认证等多模块交互。单靠阅读或断点调试很难覆盖所有场景，而结合单元测试与AI生成测试用例，可以系统性验证每条路径的正确性。

1. 为什么要“结合单元测试与AI生成用例”

• 锁定问题边界
  单元测试能帮助你明确问题出在签名逻辑、回调处理还是数据库写入。
• 提高回归效率
  当你修改AI生成的代码时，测试能确保其他功能不被破坏。
• 验证AI实现是否可靠
  自动生成的用例可以帮你发现遗漏的边界条件或不符合规范的返回值。
• 覆盖高风险分支
  Web3支付链路中涉及私钥、签名、幂等控制的部分必须通过测试保障。

2. 背后逻辑

单元测试是“事实验证器”，AI生成代码只是“假设”。

1. 行为锁定：通过测试固定每个函数的预期输入、输出和状态变化，帮助快速发现偏差。
2. 边界收敛：用针对性的测试用例围住高风险逻辑，避免AI生成的“假设”代码突破安全边界。
3. AI辅助：让AI帮忙生成常见和边界场景测试，开发者只需验证其正确性，而不是从零开始编写。

3. 最佳实践清单

• ✅ 为AI生成的重要逻辑撰写最小化关键单元测试
• ✅ 用AI生成覆盖正常、异常、边界三类场景的测试用例
• ✅ 为签名、回调、KYB等高风险逻辑写独立断言
• ✅ 使用固定Mock数据，避免依赖真实链上环境或支付网关
• ✅ 将单元测试结果与日志、断点结合分析，验证AI实现是否可靠
• ❌ 不要完全依赖AI自动生成的测试，必须人工验证正确性
• ❌ 不要跳过高风险模块的测试，尤其是验签和幂等控制
• ❌ 不要只写“Happy Path”测试，异常分支必须覆盖

4. 扩展思考

4.1 Web3支付场景下的测试重点

1. 签名与验签：验证生成的签名与官方SDK一致
2. 回调处理：模拟回调Payload、时间戳、nonce，确保幂等性正确
3. 交易状态更新：测试成功与失败的事务一致性
4. KYB/KYC流程：用Mock数据验证认证接口返回逻辑
5. 安全性断言：验证日志中是否脱敏敏感字段，如私钥、签名明文

4.2 在AI中生成高价值测试用例

• 示例Prompt：
  • “根据以下签名算法代码，生成JUnit单元测试，覆盖正常、签名失败和异常Payload三种情况。”
  • “请帮我基于以下回调处理逻辑，生成5个高价值测试用例，包括重复回调、签名过期、缺失字段等场景。”
• 在Cursor中可以直接选中方法 → Ask Cursor → “生成完整单测”
• 在Prompt中提供DTO、异常类、日志规范，让AI生成的用例直接与项目风格对齐

4.3 提高测试有效性的技巧

• 先手写12个最关键的断言测试，确保AI生成用例参考正确
• 用Mock工具（如Mockito）隔离外部依赖，锁定问题边界
• 让AI帮你生成覆盖率报告解读，快速识别未覆盖的路径

5. 本章总结

• 核心观点：
  “AI生成代码只是起点，单元测试才是保障代码行为正确性的终点。”

• 一句话记忆：
  “AI写实现，测试定边界；用例越全，Bug越少。”

---

第18条：让AI分析日志与调用栈，加速故障定位

核心原则：当遇到复杂错误日志或长调用栈时，让AI帮忙解析日志结构、提取关键信息、缩小问题范围，从而更高效地定位故障原因。

在Java + Web3支付开发中，支付链路跨多个系统：交易签名、广播区块链、支付网关回调、数据库更新、日志落盘等。任何一个环节出错都会产生大量日志与调用栈信息。AI可以帮助快速解析这些日志，找到问题根源，尤其适合排查AI生成的新逻辑。

1. 为什么要“让AI分析日志与调用栈”

• 节省排查时间
  当错误日志成百上千行时，让AI帮你提取关键异常与上下文，避免逐行手工分析。
• 识别关键调用路径
  AI能从调用栈中梳理出最重要的触发路径，快速锁定问题模块。
• 适配AI生成的逻辑
  如果错误出现在AI生成的代码中，AI可以结合自身上下文理解，提供更精准的优化建议。
• 降低心理负担
  大量日志常让人无从下手，AI可以先帮你“扫雷”，避免陷入信息过载。

2. 背后逻辑

日志分析的本质是噪声过滤
让AI充当“智能筛选器”，从长日志中提取真正有价值的信息。

1. 模式识别：AI擅长从大量重复日志中识别异常模式和核心错误。
2. 定位根因：通过分析调用栈、错误堆栈与上下文，AI能帮你缩小问题范围。
3. 辅助优化：让AI分析日志后，它可以基于症状给出解决方案和测试建议。

3. 最佳实践清单

• ✅ 将错误日志、调用栈分段贴给AI，让它提取核心异常信息
• ✅ 在Prompt中明确告诉AI你要的结果：根因分析、可疑模块、优化建议
• ✅ 当日志过长时，先让AI总结日志结构，再深入分析关键段落
• ✅ 结合Cursor或IDEA，定位日志对应的代码行，验证AI分析
• ✅ 如果日志涉及Web3 SDK或第三方API，提供相关文档或方法签名，提高分析准确度
• ❌ 不要直接把数千行日志一次性喂给AI，效果会大幅下降
• ❌ 不要只依赖AI结论，最终需要结合断点与文档验证
• ❌ 不要忽略上下文，例如环境信息、框架版本、支付链路配置等

4. 扩展思考

4.1 AI辅助日志分析的常用Prompt

• “这是交易回调失败的日志，请提取导致验签失败的原因。”
• “帮我从这段日志中找到第一个抛出异常的方法和模块。”
• “请分析这段调用栈，按执行顺序列出关键方法。”
• “结合日志内容，判断是签名算法实现问题还是SDK配置问题。”

4.2 Web3支付场景中的日志分析

• 签名验签失败：日志中通常会有signature mismatch或invalid signature字段
• 交易广播异常：需检查Gas配置、区块链节点响应、SDK版本
• 回调幂等冲突：分析重复回调日志，确认幂等锁是否生效
• 数据库一致性问题：通过日志追踪事务边界，确认写入是否回滚

4.3 提高日志分析效率的技巧

• 在AI中让它先生成日志索引，快速定位问题时间段和模块
• 利用AI生成问题定位表格，标明时间戳、调用路径、异常堆栈、可能原因
• 将日志关键字段（traceId、txHash、merchantId等）放入Prompt，帮助AI做精准分析

5. 本章总结

• 核心观点：
  “让AI帮你分析日志与调用栈，它是信息筛选器，不是最终结论。”

• 一句话记忆：
  “AI扫雷找关键，你验证定根因。”

---

第19条：利用AI辅助生成调试脚本，快速验证假设

核心原则：当AI生成的代码存在Bug或不确定性时，可以让AI帮忙生成最小化的调试脚本，通过快速复现场景、验证假设和定位问题，缩短故障排查周期。

在Java + Web3支付开发中，交易链路通常涉及签名、验签、回调处理、数据库更新、区块链SDK调用等。传统调试依赖全链路环境，效率低且易被噪音干扰。让AI帮你生成最小可运行调试脚本，可以更高效地验证单点问题。

1. 为什么要“利用AI辅助生成调试脚本”

• 快速验证假设
  在调试过程中，先构造一个精简的测试脚本验证签名算法、回调逻辑等单点假设，避免陷入复杂链路。
• 复现问题场景
  调试脚本可以固定参数、去除多余依赖，确保问题在可控条件下稳定复现。
• 辅助优化AI生成代码
  通过调试脚本，你可以快速发现AI生成的实现与预期结果不一致的地方。
• 解耦调试环境
  不依赖全链路支付网关或区块链节点，最小化脚本可独立在本地验证。

2. 背后逻辑

最小化验证 → 缩短反馈周期 → 加速迭代优化。

1. 可控性：通过剥离复杂上下文，确保测试环境稳定可控。
2. 高反馈率：调试脚本执行快，能在几分钟内验证假设，而非部署后等待长链路反馈。
3. AI辅助生成：AI擅长根据你的上下文，快速写出小而精的调试脚本，比手工搭建更高效。

3. 最佳实践清单

• ✅ 向AI描述问题场景，并要求生成最小化可运行的调试脚本
• ✅ 固定输入数据，避免脚本行为受外部环境波动影响
• ✅ 在脚本中打印关键中间结果，比如签名、交易哈希、回调Payload
• ✅ 对接官方SDK时，使用Mock或本地测试节点，避免操作真实账户
• ✅ 验证完成后，将调试逻辑总结为单元测试，沉淀为回归保障
• ❌ 不要直接在生产环境运行调试脚本
• ❌ 不要使用AI生成的未验证私钥或真实签名数据
• ❌ 不要跳过日志与断言，避免脚本失去验证价值

4. 扩展思考

4.1 Web3支付场景的调试脚本示例

问题：回调验签偶尔失败
AI生成调试脚本思路：

• 独立提取签名算法，固定私钥和Payload
• 打印本地生成的签名与回调签名对比
• 模拟不同时间戳与nonce，检查防重放逻辑
• 如果签名不同，让AI分析两段代码的算法差异并优化

4.2 高效Prompt示例

• “请基于以下签名逻辑，生成一个最小可运行的Java调试脚本，打印签名计算结果并与官方SDK比对。”
• “根据下面的回调处理代码，生成本地调试脚本，固定回调Payload和签名，帮助验证验签失败原因。”
• “请帮我写一个Mock Web3节点的调试脚本，用于本地重现回调异常场景。”

4.3 提升验证效率的技巧

• 逐步扩展：先验证核心算法，再扩展到完整业务链路
• 结合AI分析：把脚本运行日志交给AI，让它帮忙解析中间值与异常原因
• 自动生成更多场景：让AI基于脚本生成多组不同输入的验证用例

5. 本章总结

• 核心观点：
  “用AI生成调试脚本，把复杂问题拆解为最小可控场景，快速验证假设并锁定问题。”

• 一句话记忆：
  “调试靠最小化，验证靠自动化。”

---

第20条：在沙箱环境模拟全链路，确保上线安全

核心原则：在上线前，利用沙箱环境、Mock数据和AI生成的调试脚本，完整模拟支付全链路，提前发现潜在问题，避免在生产环境中暴露风险。

在Java + Web3支付开发中，支付链路涉及签名、交易广播、区块确认、回调处理、幂等控制、数据库写入等多个系统与环节。AI生成的代码即使局部可运行，也不能直接推到生产环境。通过在沙箱中模拟全链路，结合AI辅助工具，可以大幅降低故障与安全风险。

1. 为什么要“在沙箱环境模拟全链路”

• 避免线上事故
  支付涉及真实资金流动，一旦Bug出现在生产环境，可能导致直接经济损失。
• 验证AI生成逻辑
  AI写的代码未必覆盖异常场景，沙箱全链路模拟可以暴露缺陷。
• 提前发现依赖问题
  在沙箱中可以验证区块链SDK、Web3支付网关、数据库、回调API等外部依赖是否正常。
• 验证安全策略
  在真实流量上线前，通过沙箱测试验签、防重放、幂等性等逻辑，防止资金风险。

2. 背后逻辑

真实闭环验证 = 模拟真实输入 + 模拟完整交互 + 验证预期输出

1. 隔离风险：在不影响生产数据的情况下，真实重现链路行为。
2. 端到端覆盖：通过模拟请求、签名、广播、回调和数据库写入，确保完整性。
3. AI辅助生成：AI可以快速帮你生成Mock请求、测试数据和脚本，让测试闭环更高效。

3. 最佳实践清单

• ✅ 在沙箱环境中完整模拟支付链路，包括请求、签名、广播、回调与幂等处理
• ✅ 使用AI生成的Mock交易数据、签名Payload和回调包
• ✅ 验证回调签名、防重放、事务一致性、幂等锁等关键安全点
• ✅ 打通沙箱链路到数据库和日志，检查状态与记录是否符合预期
• ✅ 结合AI生成的断言脚本，在每个关键节点校验结果
• ❌ 不要直接在生产环境调试AI生成的新逻辑
• ❌ 不要依赖单一接口测试，必须验证端到端交互
• ❌ 不要在沙箱日志中打印明文私钥或真实签名

4. 扩展思考

4.1 Web3支付沙箱测试策略

1. 签名与广播：生成Mock私钥与交易Payload，验证签名与SDK一致性
2. 回调验签：模拟回调请求，测试验签逻辑与防重放机制
3. 异常路径验证：交易失败、回调超时、区块回滚等异常场景必须覆盖
4. 幂等与一致性：模拟重复回调与网络抖动，验证幂等锁和数据库状态是否正确
5. 日志与审计：检查AuditLog是否记录所有关键操作并脱敏敏感数据

4.2 借助AI提高沙箱效率

• 让AI生成端到端的支付链路模拟脚本，涵盖支付发起、签名、回调、验签
• 提供Web3 SDK文档给AI，让它自动生成Mock交易与完整签名用例
• 让AI帮助解析沙箱日志与错误栈，定位异常原因
• 用AI生成全链路测试报告，自动标注关键路径与风险点

4.3 实用Prompt示例

• “请生成一个Java调试脚本，模拟从支付请求到回调处理的完整Web3支付链路。”
• “根据下面的回调验签逻辑，生成一组沙箱测试数据，验证多次重复回调幂等性。”
• “请帮我分析沙箱日志中签名失败的原因，结合调用栈定位问题。”

5. 本章总结

• 核心观点：
  “在沙箱中提前完成全链路验证，是将AI生成代码安全推向生产的最后一道保险。”

• 一句话记忆：
  “沙箱先演练，线上才安全。”

---

第21条：基于AI生成代码进行可控重构

核心原则：AI生成的代码通常能跑，但未必可维护。在投入生产前，应结合AI辅助与人工审查，对代码进行可控重构：统一风格、消除冗余、分离职责、提高可测试性，从而确保后续迭代的稳定性与扩展性。

在Java + Web3支付开发中，AI生成的逻辑往往跨越多层，例如签名/验签、回调处理、幂等控制、数据库更新等。如果不经过重构，可能出现方法过长、命名不一致、模块耦合、可测试性差等问题，后期维护成本会急剧升高。

1. 为什么要“基于AI生成代码进行可控重构”

• 提升可维护性
  AI可能会一次性生成巨型方法或控制器，重构后按职责拆分，后续修改更安全。
• 消除重复与冗余
  AI常会在不同方法中重复生成同样的签名校验、日志输出或异常处理逻辑。
• 增强可测试性
  重构后的模块具有清晰边界，可单独进行Mock与单元测试。
• 对齐团队规范
  通过重构，把AI输出调整到统一的命名规则、DTO结构、日志格式。

2. 背后逻辑

AI代码可运行，但未必可演进；重构的本质是让代码可预测、可维护、可扩展。

1. 风险最小化：通过小步重构、逐步验证，确保不破坏原有功能。
2. 可读性优先：重构的第一目标是让人类能轻松理解代码，而不仅仅是让机器能运行。
3. AI辅助升级：让AI基于现有代码提出重构建议，而不是完全推翻已有实现。

3. 最佳实践清单

• ✅ 从高复杂度、高风险、高复用的方法开始重构
• ✅ 让AI帮你识别重复逻辑、长方法、可提取工具类
• ✅ 在重构前先编写单元测试，锁定现有行为
• ✅ 将控制器、服务、加密、回调等逻辑分层，降低耦合度
• ✅ 在重构后统一命名、日志、异常与返回结构
• ❌ 不要一次性大规模重构AI生成的所有模块
• ❌ 不要在没有测试保护的情况下替换签名算法或交易逻辑
• ❌ 不要过度依赖AI自动重构，而忽略人工验证

4. 扩展思考

4.1 Web3支付代码重构重点

1. 签名与验签逻辑
   • 单独抽离CryptoService，避免在控制器或Service中散落加密实现
2. 回调与幂等性控制
   • 将回调逻辑封装在CallbackHandler中，集中管理重放保护与幂等锁
3. 事务与一致性
   • 在Service层内实现事务边界，不让控制器直接操作数据库
4. 日志与审计
   • 用统一的AuditLogService，避免散落的System.out.println

4.2 AI辅助重构的策略

• 提示AI识别问题
  • Prompt示例：“请找出这段代码中可重构的地方，并列出优先级最高的三个点。”
• 让AI生成重构方案
  • Prompt示例：“帮我把签名逻辑抽取到独立的CryptoService，保持原有方法签名不变。”
• 分阶段验证
  • 重构一部分 → 跑单测 → 提交 → 再重构下一部分

4.3 提升可控性的技巧

• 结合Cursor代码对比，AI可以直接帮你生成Diff
• 利用IDE的重构工具（如IntelliJ IDEA的Extract Method/Extract Class）与AI方案结合
• 保留原始AI生成的代码版本，确保回退路径清晰

5. 本章总结

• 核心观点：
  “AI能写出可运行的代码，但可维护性需要开发者掌控。通过小步、可控的重构，让代码既能跑，又能演进。”

• 一句话记忆：
  “先锁定行为，再小步重构；让AI出方案，由你定取舍。”

---

第22条：让AI辅助识别性能瓶颈并优化关键路径

核心原则：利用AI快速分析日志、调用链和SQL执行情况，找出性能瓶颈所在的关键路径，并结合本地调试和监控工具验证结果，从而有针对性地优化Web3支付系统的高耗时环节。

在Java + Web3支付开发中，常见性能瓶颈包括：签名/验签计算耗时过长、链上交易提交延迟、回调处理阻塞、数据库慢查询、幂等锁冲突等。AI可以帮助识别瓶颈位置、分析原因，并生成优化方案。

1. 为什么要“让AI辅助识别性能瓶颈”

• 快速定位高耗时点
  AI可分析调用栈、日志和Profile结果，直接列出最耗时的方法。
• 优化测试闭环
  AI能帮你生成JMeter或JUnit性能测试用例，验证优化效果。
• 提升跨模块可视化能力
  在Web3支付链路中，瓶颈可能在签名算法、回调接口或第三方SDK，AI能帮你梳理完整调用关系。
• 与日志策略结合
  通过AI生成高价值Trace日志，可更精确地分析请求延迟原因。

2. 背后逻辑

AI=性能分析助手，而不是最终结论。

1. 模式识别：AI擅长解析Profile数据和堆栈日志，从中提炼出耗时模式。
2. 跨层次分析：结合Controller、Service、Repository、Crypto模块的调用链，帮你定位瓶颈。
3. 优化建议：AI可以生成改造思路，包括缓存策略、批量写入、异步化处理等。

3. 最佳实践清单

• ✅ 将JVM Profile日志、OpenSearch慢查询日志等贴给AI分析
• ✅ 在Prompt中明确目标：“找出最耗时的函数和可能原因”
• ✅ 用AI生成针对性的性能测试用例，验证问题是否复现
• ✅ 针对数据库慢查询，让AI优化SQL并评估索引策略
• ✅ 在AI生成优化方案后，本地用JProfiler或Arthas等工具验证
• ❌ 不要只依赖AI判断性能瓶颈，必须结合实际运行数据
• ❌ 不要盲目优化低频逻辑，应优先关注高QPS与高延迟路径
• ❌ 不要忽略第三方依赖导致的瓶颈，比如区块链节点响应慢

4. 扩展思考

4.1 Web3支付链路中常见性能瓶颈

1. 签名/验签耗时
   • 检查是否使用了低效算法或未启用本地缓存
2. 链上交易广播慢
   • 可能因区块链节点配置不当或Gas估算错误
3. 回调处理阻塞
   • 如果回调接口同步写数据库，可能导致接口超时
4. 数据库锁竞争
   • 幂等锁、事务冲突导致高并发下性能骤降
5. 不必要的全链路串行
   • 缺乏异步化设计，支付状态轮询与回调写数据库串行执行

4.2 AI辅助性能优化的示例Prompt

• “请帮我分析这段JProfiler调用链，找出最耗时的三个方法。”
• “根据下面的SQL日志，优化慢查询并推荐合适的索引。”
• “帮我生成一个JUnit压力测试，模拟500并发调用支付回调接口。”
• “请对以下Web3交易签名算法进行性能分析并提出优化建议。”

4.3 最佳组合策略

• AI分析：定位瓶颈 → 提出初步优化建议
• 本地验证：用Arthas/JProfiler/JMeter复现与验证瓶颈
• 再交给AI优化：让AI根据实际运行数据调整策略
• 测试回归：生成高并发测试，验证优化后的性能改善

5. 本章总结

• 核心观点：
  “AI可以帮你找到性能瓶颈，但不能替代数据驱动的验证与优化。”

• 一句话记忆：
  “AI找瓶颈，数据定结论，优化靠验证。”

---

第23条：结合AI与安全审计，强化支付链路防御

核心原则：AI生成的代码能跑，但不代表安全。通过结合AI分析、人工安全审计和官方文档交叉验证，对Web3支付链路进行全方位的安全检查，避免因实现缺陷导致资金风险或数据泄露。

在Java + Web3支付开发中，签名、验签、回调、幂等性、权限验证是最容易被忽视的高风险点。AI生成的逻辑即使能工作，也可能遗漏关键的安全措施，比如防重放、防篡改、数据脱敏等，因此需要系统化的安全审计。

1. 为什么要“结合AI与安全审计”

• AI生成代码未必安全
  AI只会生成“最常见”的实现，但支付逻辑往往有独特的安全要求。
• 提前发现风险
  让AI辅助扫描潜在安全漏洞，比上线后处理代价更低。
• 覆盖边界场景
  AI容易忽略异常回调、重复调用、非法Payload等安全边界条件。
• 降低人工审查压力
  通过AI初步分析，把精力集中在最有可能出问题的高风险逻辑。

2. 背后逻辑

“功能正确”不等于“安全可靠”。

1. AI偏向生成Happy Path：缺少防御性编程思想，易遗漏异常处理与安全策略。
2. 多层验证思路：让AI帮你识别可疑点，再通过人工检查与官方文档交叉确认。
3. 主动安全设计：在代码写好之前，就明确所有安全要求，让AI生成的逻辑天然具备安全边界。

3. 最佳实践清单

• ✅ 用AI分析核心逻辑是否缺失安全校验，例如签名验证、防重放、幂等锁
• ✅ 在Prompt中附上安全策略，让AI检查实现是否符合规范
• ✅ 检查异常分支与回调逻辑是否覆盖非法Payload、重复请求、时间戳过期等场景
• ✅ 要求AI生成最小化安全单元测试，用固定数据验证签名、验签与回调幂等
• ✅ 对涉及私钥、Token、JWT等敏感数据的代码，要求AI生成数据脱敏日志模板
• ❌ 不要盲目信任AI自动生成的验签、加密与权限控制逻辑
• ❌ 不要在日志中打印明文密钥、签名、用户信息
• ❌ 不要把安全校验交给前端或调用方，所有校验必须在后端完成

4. 扩展思考

4.1 Web3支付安全审计重点

1. 签名与验签
   • 验签逻辑必须使用官方SDK或权威算法
   • 所有签名计算必须严格固定字段顺序
2. 防重放与幂等性
   • 检查回调Payload中的timestamp和nonce
   • 在数据库或Redis中存储签名ID，防止重复回调造成资金损失
3. 权限与认证
   • 校验回调来源IP、域名与签名一致性
   • 禁止跳过商户白名单与接口权限控制
4. 敏感数据保护
   • 所有私钥、签名值、JWT Token必须加密存储
   • 日志与报错信息必须脱敏，避免泄露敏感信息

4.2 AI辅助安全审查的Prompt示例

• “请分析下面的回调处理逻辑，列出缺失的安全验证点。”
• “根据官方Web3 SDK文档，检查这段签名与验签代码是否正确实现。”
• “帮我生成一组恶意Payload测试数据，用于验证回调防重放与防篡改逻辑。”
• “请检查这段支付接口代码中是否可能导致资金重复扣款。”

4.3 安全闭环策略

1. AI扫描：找出潜在风险点
2. 人工验证：结合官方文档确认风险
3. 单元测试：验证签名、验签、幂等等关键逻辑
4. 沙箱验证：在全链路沙箱中模拟攻击场景
5. 持续监控：结合日志与AI生成的安全报告，跟踪异常行为

5. 本章总结

• 核心观点：
  “AI写功能快，但安全需要双重把关。让AI辅助安全审查，再用人工确认，才能放心上线。”

• 一句话记忆：
  “AI能写代码，人要保安全。”

---

第24条：统一异常处理与错误码，让AI输出可控

核心原则：在使用AI生成代码时，必须先制定统一的异常处理与错误码策略，并让AI严格遵循。这样可以避免异常风暴、日志混乱、返回结构不一致的问题，使Web3支付链路的可观测性和可维护性显著提升。

在Java + Web3支付开发中，支付链路涉及签名、交易、回调、数据库、幂等、KYB/KYC等多个模块。如果AI生成的代码没有统一的异常处理策略，可能导致：

• 错误信息不可追踪
• 回调异常无法区分
• 数据库状态不一致
• 上游系统收到模糊的返回状态

因此，必须提前设计异常策略，让AI生成的代码在异常抛出、日志记录、错误返回等方面保持一致。

1. 为什么要“统一异常处理与错误码”

• 减少异常风暴
  如果没有统一策略，AI可能在每个方法中随意抛出RuntimeException，导致链路中断。
• 提升可观测性
  错误码统一，便于日志检索、调用链追踪与问题定位。
• 支持AI对齐风格
  在Prompt中给AI提供现有异常体系，让它直接生成与项目一致的处理逻辑。
• 降低安全风险
  避免在错误信息中直接暴露私钥、签名原文等敏感数据。

2. 背后逻辑

异常策略 = 语言 + 契约 + 日志 + 错误码

1. 语言：所有AI生成的代码必须用一致的异常类型，区分业务异常、系统异常和第三方依赖异常。
2. 契约：每一个Controller、Service、Callback接口必须返回统一的DTO或错误码格式，避免出现“同一类错误多个返回风格”的问题。
3. 日志：所有异常必须落AuditLog或OpenSearch，保证问题可追踪。
4. 错误码：错误码规则应固定在Prompt中，让AI在生成时严格遵循。

3. 最佳实践清单

• ✅ 在Prompt中给AI提供GlobalExceptionHandler的示例，让AI生成的代码自动接入全局异常体系
• ✅ 制定统一的错误码规则（如 PAY_001、SIGN_002、CALLBACK_003），并附在Prompt中
• ✅ 业务异常与系统异常分离，避免RuntimeException混用
• ✅ 在错误日志中记录traceId、merchantId、txHash等关键信息，方便后续排查
• ✅ 在AI生成的回调处理、签名校验逻辑中，明确要求它返回统一格式
• ❌ 不要在不同方法中使用不同风格的返回DTO
• ❌ 不要将原始异常堆栈直接抛给前端
• ❌ 不要在异常信息中打印私钥、JWT、签名原文等敏感信息

4. 扩展思考

4.1 Web3支付中的异常策略重点

1. 签名与验签异常
   • 错误码示例：SIGN_001（签名失败）、SIGN_002（验签失败）
2. 回调处理异常
   • 错误码示例：CALLBACK_001（回调Payload缺失）、CALLBACK_002（回调重复）
3. 幂等与事务异常
   • 错误码示例：IDEMPOTENT_001（幂等锁失效）、TX_001（事务回滚）
4. 第三方依赖异常
   • 错误码示例：BLOCKCHAIN_001（区块链节点超时）、GATEWAY_002（支付网关不可用）

4.2 AI辅助生成异常体系

• Prompt示例1：

  “根据以下GlobalExceptionHandler代码，帮我在新生成的回调处理逻辑中统一接入异常策略。”

• Prompt示例2：

  “根据以下错误码设计规范，帮我为这段支付签名逻辑生成标准的异常返回和日志记录。”

4.3 与日志策略的结合

• 使用traceId+merchantId+txHash统一标识一笔交易，方便跨模块追踪
• 用AI帮忙在关键异常节点插入统一格式的AuditLog日志
• 自动生成错误报告，将错误码与日志内容关联，提升可观测性

5. 本章总结

• 核心观点：
  “统一异常体系，让AI生成的代码更可控、更安全、更易追踪。”

• 一句话记忆：
  “异常有规范，错误可追踪；AI按规写，系统更可控。”

---

第25条：让AI生成数据库一致性检查与修复脚本

核心原则：在使用AI生成Web3支付逻辑时，数据库一致性风险极高。借助AI自动生成一致性检查与修复脚本，提前发现数据错乱、幂等失效、回调丢失等问题，并快速修复，避免影响资金结算与交易状态。

在Java + Web3支付开发中，交易链路涉及签名、回调、幂等锁、交易状态更新、日志审计等。当AI生成的逻辑上线后，最常见的隐患是：

• 回调未写库导致状态缺失
• 交易重复回调导致状态异常
• 多次更新覆盖真实状态
• 账实不符导致资金风险

通过AI辅助生成的检查与修复脚本，可以在上线前、回归测试和日常巡检中，确保数据一致性。

1. 为什么要“让AI生成数据库一致性检查与修复脚本”

• 提前发现数据错乱
  在幂等控制、回调、交易状态同步等场景下，AI代码可能遗漏某些更新逻辑。
• 快速修复历史异常
  利用AI生成的脚本可以补齐漏数据、修复错误状态，避免大面积人工干预。
• 沉淀巡检体系
  将AI生成的检查脚本沉淀到日常运维工具中，形成持续监控闭环。
• 降低金融风险
  资金相关数据一旦出错，修复成本巨大。提前检测能把风险降低到最小。

2. 背后逻辑

一致性策略 = 检查 + 校验 + 补偿 + 自动化

1. 检查：通过AI生成SQL脚本，检查数据是否缺失、重复、状态异常。
2. 校验：结合交易日志、回调Payload与链上状态，确认数据库与真实交易一致。
3. 补偿：针对漏写、写错的状态，AI生成修复脚本，批量更新。
4. 自动化：将这些脚本沉淀为定时巡检任务，防止重复问题。

3. 最佳实践清单

• ✅ 用AI生成关键交易表的巡检SQL，检测缺失记录、重复记录、非法状态
• ✅ 在Prompt中附上表结构与字段说明，让AI生成准确的SQL
• ✅ 要求AI根据日志、回调Payload和链上状态生成对账SQL
• ✅ 对于缺失或异常数据，让AI生成可回滚的修复脚本
• ✅ 对高风险表（交易、签名、回调、幂等锁）开启每日自动巡检
• ❌ 不要盲目执行AI生成的SQL，必须先在沙箱验证
• ❌ 不要直接修改交易状态，需与日志、签名、区块链状态交叉校验
• ❌ 不要在生产环境直接运行未验证的批量更新脚本

4. 扩展思考

4.1 Web3支付一致性巡检重点

1. 回调状态检查
   • 检查已上链交易是否有缺失回调
   • 检查重复回调是否被幂等锁正确处理
2. 交易状态对账
   • 数据库中的交易状态 vs 链上区块确认状态
   • 回调状态 vs 日志落盘状态
3. 幂等锁验证
   • 检查重复请求是否产生多条相同交易记录
   • 检查回调失败后是否产生孤立锁记录
4. 资金对账
   • 商户余额、链上金额、日志流水三者是否一致

4.2 AI辅助生成检查脚本的Prompt示例

• “根据以下表结构，生成检测交易表t_tx_record中重复交易的SQL。”
• “请生成对账脚本，校验t_tx_record中的回调状态与t_audit_log中的记录是否一致。”
• “根据以下字段规则，生成修复缺失交易状态的SQL，并附带可回滚方案。”
• “帮我生成检测幂等锁表t_idempotent_lock的脚本，列出未释放的锁记录。”

4.3 最佳组合策略

1. AI生成SQL：生成检查、对账、修复脚本
2. 在沙箱验证：避免直接影响生产数据
3. AI生成修复报告：自动标记高风险交易与修复计划
4. 沉淀自动化巡检：用AI生成的SQL，接入定时巡检平台或CI/CD流水线

5. 本章总结

• 核心观点：
  “AI写代码快，但数据一致性必须自己守住底线。让AI生成检查与修复脚本，是降低资金风险的最佳实践。”

• 一句话记忆：
  “先检查，再修复；用AI生成SQL，让一致性可控。”

---

第26条：利用AI生成代码审查清单，建立可维护性保障

核心原则：AI生成的代码能跑，但未必符合可维护性、可扩展性和安全性标准。通过让AI自动生成高价值的代码审查（Code Review）清单，结合人工检查，确保每一行代码在性能、安全、可读性、可扩展性等方面都达到上线要求。

在Java + Web3支付开发中，交易签名、回调处理、幂等控制、区块链交互等逻辑复杂，AI生成的实现可能可用，但经常存在：

• 命名风格不一致
• 缺少边界条件处理
• 重复逻辑和长方法
• 潜在性能瓶颈
• 弱安全防护

通过AI辅助生成的审查清单，可以系统化发现这些问题，让团队在上线前建立可维护性保障。

1. 为什么要“用AI生成代码审查清单”

• 减少人工盲区
  AI能快速扫描项目结构，找到最可能出问题的点，比如异常处理缺失、幂等锁冲突。
• 提高审查效率
  审查人员不需要从零列清单，而是基于AI建议聚焦关键风险点。
• 建立统一标准
  让AI基于团队的命名规范、日志格式、异常策略，自动生成统一的Review Checklist。
• 降低长期维护成本
  有了可复用的审查清单，后续AI生成代码的可控性大幅提升。

2. 背后逻辑

AI = 审查助手 + 规范执行器

1. 自动化发现：AI能快速标记重复逻辑、潜在安全隐患、性能热点。
2. 人机协作：AI给出初步清单，人工进行深度分析与决策。
3. 可持续优化：把审查清单沉淀下来，让未来AI生成的代码一次成型，更符合项目规范。

3. 最佳实践清单

• ✅ 向AI提供团队现有的开发规范（命名规则、异常策略、日志要求），让它生成针对性清单
• ✅ 把AI生成的审查清单和Cursor的代码Diff功能结合，直接标注可疑行
• ✅ 让AI对AI生成的代码先自查，找出命名、日志、错误码、安全校验等不一致的地方
• ✅ 用AI生成安全、性能、可读性三个维度的审查清单，按模块分发给不同审查人
• ✅ 把最终Review清单版本沉淀下来，复用到下次AI生成代码的Prompt中
• ❌ 不要让AI完全取代人工审查，高风险逻辑必须人工过一遍
• ❌ 不要忽略Web3支付特有的安全要求，如签名算法、回调幂等、区块链交易验证
• ❌ 不要只关注语法正确性，代码可维护性和可扩展性更重要

4. 扩展思考

4.1 Web3支付场景的审查重点

1. 安全性
   • 验签算法是否符合官方SDK标准
   • 回调幂等锁是否正确使用
   • 日志是否脱敏私钥、签名、JWT等敏感字段
2. 性能
   • 检查高并发场景下锁竞争是否合理
   • 慢SQL、重复区块查询、无必要的全量遍历
3. 可维护性
   • 控制器是否过重，是否应下沉到Service
   • 是否存在重复逻辑，能否抽取公共方法
4. 一致性
   • 错误码、DTO、日志格式是否遵循统一规范
   • 事务处理与数据库状态回写是否一致

4.2 AI辅助生成审查清单的Prompt示例

• “请根据以下Java代码和我们的团队规范，生成一份针对安全、性能、日志、异常的Review清单。”
• “结合Web3支付回调场景，生成一份代码审查Checklist，重点检查幂等性、防重放和验签逻辑。”
• “根据我们的异常策略，帮我分析这段代码是否缺少错误码与日志记录，并列出需要补充的地方。”

4.3 建立可持续审查体系

1. AI扫描：用AI生成初步清单
2. 人工补充：针对AI没覆盖到的边界场景进行补充
3. 提交评审：结合Cursor或Git的Diff Review功能逐行检查
4. 沉淀模板：把高价值清单模板化，供下次AI生成代码复用

5. 本章总结

• 核心观点：
  “AI可以加速生成代码，也可以加速代码审查；结合人工审查，才能建立高质量的可维护性保障。”

• 一句话记忆：
  “AI先审查，人工再把关；清单先固化，未来更高效。”

---

第27条：用AI生成安全基线检查，防止隐性漏洞

核心原则：在Web3支付开发中，AI生成的代码即使功能正确，也可能埋下隐性安全漏洞。借助AI生成安全基线检查清单和自动化测试脚本，结合人工审查，确保整个支付链路具备足够的防御能力。

在Java + Web3支付开发中，签名、验签、回调、幂等性、防重放、权限校验等都是高风险点。如果缺乏系统化的安全检查，AI生成的逻辑可能在测试时表现正常，但在高并发或恶意攻击场景下失效，导致资金损失或数据泄露。

1. 为什么要“用AI生成安全基线检查”

• 发现隐性漏洞
  AI可能生成能跑通的代码，但缺少安全校验，比如验签遗漏、幂等锁失效等。
• 建立一致的安全标准
  将安全要求写入Prompt，让AI生成符合规范的实现与检查脚本。
• 补足人工审查盲区
  AI可以扫描代码模式，找出潜在风险点，比如明文日志、过时的加密算法。
• 降低长期风险
  AI生成的安全检查脚本可以沉淀到CI/CD流程中，实现持续防御。

2. 背后逻辑

安全设计 = 主动防御 + 自动化检查 + 持续验证

1. 主动防御：在开发初期就明确安全边界，让AI生成的代码天然具备防御措施。
2. 自动化检查：AI生成安全基线清单和测试脚本，降低人工维护成本。
3. 持续验证：将安全检查接入CI/CD，让每次发布自动校验关键安全点。

3. 最佳实践清单

• ✅ 向AI提供安全策略，让它生成支付链路的安全基线清单
• ✅ 检查签名、验签、防重放、幂等锁是否在关键环节严格实现
• ✅ 要求AI生成高价值的安全单元测试和Mock攻击用例
• ✅ 对涉及私钥、Token、JWT的敏感数据，要求AI生成脱敏日志模板
• ✅ 将AI生成的安全检查清单纳入代码评审流程
• ❌ 不要假设AI默认会实现所有安全防护逻辑
• ❌ 不要在日志中打印明文私钥、完整签名或区块链账户信息
• ❌ 不要忽略Web3支付链路中与区块链SDK交互的签名与防重放机制

4. 扩展思考

4.1 Web3支付安全基线检查重点

1. 签名与验签
   • 检查签名算法是否符合官方SDK标准
   • 验证签名字段顺序与链上交易一致
2. 防重放攻击
   • 检查nonce、timestamp等字段是否严格校验
   • 在幂等锁或Redis中记录唯一请求ID
3. 回调幂等性
   • 验证回调请求重复到达时，状态是否被正确拦截
   • 确保交易状态不可被恶意覆盖
4. 敏感信息保护
   • 所有私钥、JWT、签名必须加密存储
   • 审计日志只记录摘要，不打印明文
5. 第三方依赖风险
   • 验证区块链节点配置、支付网关API调用安全策略
   • 检查外部依赖超时、异常返回的处理逻辑

4.2 AI辅助安全基线的Prompt示例

• “请根据以下代码生成一份安全检查清单，重点检查签名、回调、幂等、权限控制。”
• “帮我分析这段支付回调逻辑，找出缺失的安全校验点，并生成Mock攻击用例。”
• “根据Web3官方SDK文档，验证这段签名实现是否正确，哪些字段需要强制校验？”
• “请生成一个安全单元测试，验证防重放、幂等锁和签名验签逻辑的有效性。”

4.3 最佳组合策略

1. AI扫描代码：生成高价值安全检查清单
2. 人工验证：结合SDK文档、支付安全规范交叉审查
3. AI生成测试：基于风险点生成Mock攻击与回调重放测试
4. 持续集成：在CI/CD中接入AI生成的安全检查脚本

5. 本章总结

• 核心观点：
  “AI写功能快，但安全要靠基线防御。结合AI生成检查清单与人工审查，才能有效避免隐性漏洞。”

• 一句话记忆：
  “AI扫风险，人来兜底；安全基线先固化。”

---

第28条：用AI生成架构图与数据流图，提升全局可控性

核心原则：在使用AI生成方案和代码时，不仅要关注单个函数或模块，还必须掌握全局架构与数据流。通过让AI生成可编辑的架构图、时序图、数据流图，帮助你理解代码之间的依赖关系、业务链路和安全边界，从而实现对系统的全局可控。

在Java + Web3支付开发中，AI生成的实现往往跨越多个模块：控制器、服务、回调处理、签名验签、数据库更新、区块链SDK交互等。如果没有一份可视化的架构图和数据流图，很容易陷入“只懂一小块”的状态，导致无法发现逻辑缺口或潜在安全风险。

1. 为什么要“用AI生成架构图与数据流图”

• 建立全局可见性
  清楚知道每个模块、接口、服务之间的依赖和数据交互。
• 降低维护难度
  在重构、排查Bug、引入新功能时，架构图帮助你快速理解上下游影响。
• 验证AI输出正确性
  如果AI生成的方案与你的现有架构不一致，通过可视化图表能快速发现偏差。
• 辅助团队协作
  统一的架构与数据流图方便团队评审与跨职能协作。

2. 背后逻辑

可视化=全局掌控 + 局部优化的前提。

1. AI提供图形化输出能力：借助AI生成的可编辑架构图，结合实际代码和数据库模型，让系统形态一目了然。
2. 跨模块依赖清晰化：通过AI生成的数据流图，明确哪些服务调用哪些接口，哪些模块依赖哪些外部系统。
3. 风险点可视化：签名、验签、回调、幂等等安全关键点一旦直观展示，缺陷更易被发现。

3. 最佳实践清单

• ✅ 向AI提供核心代码结构、表结构与接口列表，让它生成架构图
• ✅ 让AI生成可编辑的Draw.io、Mermaid、PlantUML格式的架构图和时序图
• ✅ 使用数据流图展示回调、签名、数据库更新等链路的关键数据点
• ✅ 在安全敏感点（签名、幂等锁、区块链交易）标注安全检查流程
• ✅ 将AI生成的图表纳入设计文档和评审流程
• ❌ 不要让AI随意推测依赖关系，必须提供真实上下文
• ❌ 不要只生成单一的静态架构图，应包含动态交互和时序细节
• ❌ 不要忽略数据库与SDK的交互路径，否则无法覆盖支付全链路

4. 扩展思考

4.1 Web3支付架构图示例

1. 高层架构图
   • Controller → Service → CryptoService → BlockchainSDK → CallbackHandler
   • 标出安全检查点、事务边界和幂等锁
2. 数据流图
   • 显示交易数据从请求到区块链再到回调的全链路
   • 明确Payload、签名、nonce、回调状态、数据库更新路径
3. 时序图
   • 展示支付请求、签名、广播、回调、幂等验证的时间顺序

4.2 AI生成可视化图表的Prompt示例

• “根据以下服务和方法结构，帮我生成一个Mermaid架构图，标出Controller、Service、Repository、Crypto模块之间的调用关系。”
• “请根据以下Web3支付链路，生成数据流图，显示交易发起、签名、广播、回调、数据库更新的全流程。”
• “根据回调逻辑，画出时序图，标出幂等锁的生效时机与回滚条件。”

4.3 实用工具推荐

• Mermaid：适合生成Markdown内可嵌入架构图
• PlantUML：支持类图、时序图和状态图
• Draw.io：AI可生成可导入的JSON文件，支持二次编辑
• Cursor集成：直接选中代码块让AI生成架构依赖图

5. 本章总结

• 核心观点：
  “全局架构可视化，是掌控AI生成代码质量的关键。图越清晰，Bug越可控。”

• 一句话记忆：
  “先画图，再优化；先全局，再局部。”

---

第29条：利用AI自动生成集成测试，验证跨模块行为

核心原则：在AI生成的代码上线前，必须通过端到端集成测试验证跨模块行为。借助AI自动生成高覆盖率的集成测试，确保支付全链路在真实环境中按预期工作，避免逻辑缺陷和安全漏洞。

在Java + Web3支付开发中，支付链路常涉及：交易发起 → 签名计算 → 区块链广播 → 回调处理 → 数据库写入 → 幂等控制 → 日志审计。如果只靠单元测试，难以发现跨模块依赖问题。通过AI生成的集成测试，可以模拟真实链路，验证端到端正确性。

1. 为什么要“利用AI自动生成集成测试”

• 覆盖全链路
  集成测试可以同时验证交易发起、签名、回调、数据库更新等多个模块的协同工作。
• 验证AI生成逻辑
  AI生成的代码局部可用，但可能遗漏幂等性校验、回调签名验证等全局约束。
• 模拟真实环境
  集成测试能在沙箱中验证区块链SDK、Web3网关、支付回调接口等外部依赖。
• 提前发现异常交互
  检测数据库事务边界、幂等锁冲突、签名字段顺序等潜在问题。

2. 背后逻辑

集成测试是验证跨模块协作的唯一有效手段。

1. 多模块交互不可预测：即使单元测试通过，不同模块之间的数据依赖可能导致意料之外的错误。
2. AI生成代码更需要闭环验证：尤其在签名验签、防重放、回调处理等高风险点上。
3. Mock + 实测结合：AI生成Mock回调数据与测试脚本，再结合沙箱环境，提升测试效率。

3. 最佳实践清单

• ✅ 向AI提供支付链路的架构图，让它生成针对性测试用例
• ✅ 模拟真实请求，包括交易发起、签名计算、回调Payload
• ✅ 在Prompt中要求AI生成基于JUnit + MockMVC的端到端测试
• ✅ 对回调幂等性、防重放、数据库写入等高风险路径写断言
• ✅ 集成测试应运行在沙箱环境，避免影响生产数据
• ❌ 不要只验证“Happy Path”，异常场景必须覆盖
• ❌ 不要依赖单元测试代替集成测试
• ❌ 不要忽略第三方依赖，例如区块链SDK、支付网关接口超时等情况

4. 扩展思考

4.1 Web3支付集成测试的关键场景

1. 签名一致性验证
   • 验证AI生成的签名计算与官方SDK输出是否一致
2. 回调幂等控制
   • 模拟重复回调，检查幂等锁是否正确拦截
3. 交易状态一致性
   • 模拟链上广播成功和失败两种情况，验证数据库状态是否回滚
4. 异常场景覆盖
   • 模拟回调Payload缺失字段、签名过期、区块链超时等场景
5. 安全策略校验
   • 验证AI生成的逻辑是否正确处理防重放、签名字段排序、权限白名单

4.2 AI辅助生成集成测试的Prompt示例

• “根据以下支付链路描述，生成JUnit 5集成测试，模拟从交易发起到回调处理的全流程。”
• “请帮我生成Mock回调Payload，包括成功、签名错误、重复回调三种情况。”
• “根据签名算法实现，生成一个验证签名一致性的集成测试，使用固定Payload和私钥。”
• “请写一个基于SpringBootTest的测试类，验证交易广播失败时数据库状态是否回滚。”

4.3 测试提升策略

1. AI生成测试骨架 → 自动化快速创建高价值用例
2. 手工补充断言 → 确保覆盖幂等性、安全策略等关键场景
3. 接入CI/CD → 每次提交代码自动执行集成测试
4. 结合沙箱 → 用AI生成的Mock数据跑沙箱，确保测试数据与真实链路对齐

5. 本章总结

• 核心观点：
  “单元测试只能验证局部正确性，集成测试才能验证AI生成代码在全链路的可靠性。”

• 一句话记忆：
  “AI写代码，集成测闭环；模拟真实链路，确保系统可控。”

---

第30条：建立AI+人工的持续改进闭环，让方案可演进

核心原则：AI生成的方案和代码只是起点，最终落地需要“AI生成 → 人工验证 → 数据反馈 → Prompt优化 → 再次生成”的持续改进闭环。通过构建可迭代的AI协作体系，确保系统在可控、可维护、可扩展的基础上不断演进。

在Java + Web3支付开发中，AI能高效生成设计方案、业务逻辑、测试用例和调试脚本，但AI并不理解你的特定业务背景。只有建立AI+人工双向反馈的机制，才能让生成的代码在质量、安全性、性能和可维护性之间取得平衡。

1. 为什么要“建立AI+人工的持续改进闭环”

• AI无法替代业务判断
  AI可以写出通用实现，但对你项目的业务规则、支付风控要求和安全边界缺乏上下文。
• 避免重复犯错
  没有反馈的AI会在每次生成中重复相同的问题，比如签名字段顺序错误或回调幂等缺失。
• 提升生成质量
  把人工审查与沙箱测试的结论反哺到Prompt中，下一次生成的代码会更贴近你的要求。
• 促进团队共识
  通过共享的AI交互日志、审查清单、优化策略，确保团队对AI生成的成果保持一致理解。

2. 背后逻辑

闭环=生成→验证→优化→再生成

1. AI驱动：初版方案和代码交给AI快速产出，提高开发效率。
2. 人工验证：结合单测、集成测试、沙箱链路和安全审计验证AI生成的实现是否可靠。
3. 数据反馈：把问题点、改进点、失败案例输入AI，让它学习并优化Prompt。
4. 持续演进：新Prompt + 新上下文 → 更高质量的输出 → 逐步积累项目知识库。

3. 最佳实践清单

• ✅ 在每次AI生成代码后，记录可改进点并沉淀到Prompt模板
• ✅ 把日志、测试报告、错误分析结果反馈给AI，形成针对性优化
• ✅ 在团队内部维护共享Prompt与交互记录，避免重复试错
• ✅ 将AI生成的安全基线、测试脚本、架构图持续整合到文档中
• ✅ 定期复盘AI的使用成果，总结经验并更新策略
• ❌ 不要一次性给AI极长上下文，先拆解问题逐步迭代
• ❌ 不要只依赖AI输出，不经过验证直接推生产
• ❌ 不要让每个人自己独立探索AI使用方式，容易分散经验

4. 扩展思考

4.1 Web3支付闭环优化示例

初次生成

• AI生成交易签名、验签、回调处理逻辑
• 输出方案、时序图、单测用例

人工验证

• 在沙箱中发现签名验签字段顺序有误
• 回调幂等缺失，重复通知导致数据库状态错乱

数据反馈

• 将报错日志、SDK文档、签名规则输入AI
• 更新Prompt，明确签名字段固定顺序、幂等控制策略

二次生成

• AI根据新Prompt生成符合要求的签名与回调逻辑
• 新增安全测试与幂等验证，Bug减少90%+

4.2 提升闭环效率的技巧

• Prompt模板化
  • 固定AI生成方案的结构：背景 → 约束条件 → 成果要求 → 输出格式
• 知识库沉淀
  • 把AI对话中验证过的有效逻辑整理到Wiki或文档，后续直接复用
• 反馈闭环自动化
  • 把测试报告和日志自动导入AI上下文，由它生成下一轮优化建议
• 团队共享经验
  • 定期同步AI使用方法、最佳Prompt、已解决问题案例

5. 本章总结

• 核心观点：
  “AI生成只是起点，闭环优化才是长期可演进的关键。把AI当成‘辅助开发者’，而不是‘最终答案’。”

• 一句话记忆：
  “AI产出，人工验证；数据反馈，持续进化。”

---

总结：让AI生成的代码真正“可控、可懂、可负责”

在AI时代，代码的生产方式正在发生根本性变化。我们不再是“独立写代码的人”，而是与AI共同设计、共同实现的协作者。然而，AI生成的方案和代码只是“起点”，而不是“答案”。如果我们想真正为AI生成的代码负全责，就必须从 清晰输入 → 审慎验证 → 安全防御 → 性能优化 → 可持续演进 五个维度，构建一套完整的实践方法论。

这三十条最佳实践，正是围绕这五个核心维度展开。

一、清晰输入：掌握问题，控制AI输出方向

（对应第1～4条）

如果你希望AI帮你生成可用、可控的代码，首先必须从输入做起。

• 明确需求：在第1条中，我们强调要向AI提供完整的上下文，包括功能目标、技术栈、框架版本、依赖约束、已有接口和业务规则。输入越具体，输出越精准。
• 精确提问：第2～3条提出“分层式Prompt”策略，从高层架构到具体实现逐步引导AI，而不是一次性要求它给出全部方案。
• 上下文可视化：第4条提醒我们善用Cursor和IDE，把已有代码、表结构、SDK接口等上下文喂给AI，让它更精准对齐你的项目环境。

核心结论：
好的输出，始于好的输入。你不是在“提问”，而是在“设计AI的工作流”。

二、审慎验证：让AI产出可被信任

（对应第5～12条）

AI生成的代码“能跑”不等于“正确”，更不等于“可靠”。

• 代码审查（第10条）：让AI担任二次Review角色，从逻辑、性能、安全等角度审查自己的产出。
• 逐步拆解（第11条）：大块实现要按模块切分，分Controller、Service、Crypto、回调处理等独立验证。
• 对照权威（第12条）：凡涉及第三方SDK、支付API、Web3签名算法，必须回到官方文档、源码和示例交叉验证。
• 最小场景验证（第13条）：构造可重现问题的最小化脚本，把定位范围缩小到可控维度。

核心结论：
不要盲目信任AI，把它当“初稿助手”，再用多重验证手段重建信任。

三、安全防御：避免AI生成隐性漏洞

（对应第23～27条）

在Web3支付场景中，资金链路和敏感数据的安全是底线。

• AI不懂安全：第23条强调，AI只会写“常见实现”，但不会主动覆盖所有防御措施，比如回调防重放、签名字段顺序、幂等锁等。
• 安全基线检查（第27条）：让AI生成安全检查清单和自动化攻击脚本，验证签名验签、防重放、防数据篡改的有效性。
• 异常统一处理（第24条）：通过统一的异常体系和错误码，让安全风险可被观测、可被控制。
• 数据一致性巡检（第25条）：AI生成的SQL脚本帮助我们每日巡检交易表、幂等锁、回调状态，防止资金错账。

核心结论：
AI能写代码，但安全需要我们兜底；AI能扫描风险，但安全闭环要靠人机协作。

四、性能优化：用AI发现瓶颈，靠验证保证结论

（对应第22、28、29条）

AI生成的逻辑未必是高效的，尤其是Web3支付链路涉及签名计算、链上交互、回调处理、多线程并发，稍有不慎就会出现性能瓶颈。

• 识别瓶颈（第22条）：让AI解析JProfiler报告、慢SQL日志、OpenSearch链路日志，自动标注高耗时方法。
• 架构可视化（第28条）：AI生成的Mermaid、PlantUML、Draw.io架构图帮助我们看清数据流，找出不必要的同步依赖与性能热点。
• 端到端集成测试（第29条）：用AI生成全链路测试，验证交易签名、广播、回调、幂等锁、数据库写入等关键路径的性能表现。

核心结论：
性能分析要数据驱动，AI给线索，人来验证，闭环才可控。

五、可持续演进：构建AI+人工的闭环体系

（对应第26、30条）

最后，我们不仅要让AI生成的代码“能跑”，更要让它“可演进”。

• 审查模板沉淀（第26条）：让AI生成安全、性能、可维护性三维度的代码审查清单，并不断迭代优化，形成团队统一规范。
• 持续反馈闭环（第30条）：
  • AI生成 → 人工验证 → 数据反馈 → Prompt优化 → 再生成
  • 通过共享Prompt、交互日志和优化方案，让AI越来越懂你的系统与规范。

核心结论：
AI是“副驾驶”，不是“自动驾驶”。闭环优化，才能让系统长期健康演进。

最终感悟：人机协作的新范式

这三十条实践不是一份“规定动作”，而是一套可演进的操作系统。

• AI是生产力：它让我们写方案更快、写代码更快、写测试更快。
• 人是控制力：我们负责上下文、验证、安全、架构和可持续性。
• 闭环是护城河：把经验沉淀为可复用Prompt和可自动执行的策略，才能形成长期优势。

如果说AI让我们写代码的效率提升了10倍，那么这三十条方法的目标，是确保 “高效”不以“失控”为代价，让我们既能快，又能对每一行代码、每一次上线、每一次链路安全 负全责。

一句话总结：
“AI写得快，人要看得透；建立可控的闭环，让速度与安全并存，让效率与责任共生。”

---