【GitHub每日速递 】MCP 生态新工具！Registry 服务器注册服务预览版，AI 开发者部署认证全流程揭秘
律嚷教究在我所见过的项目中，大多数团队都倾向于“功能堆砌式”开发：需求来了就加逻辑或函数，却很少有人愿意花时间在设计上，尤其是在对象命名花费时间。这看似“快速实现需求”的方式，通常会对代码的可读性产生坏的影响，进而影响可维护性。
一个好的对象命名并非只是让代码表面看起来整洁；它背后关系到人类和 AI 对系统的认知方式，也会在后续维护和迭代中形塑程序员以及 AI 工具的行为。换句话说，合适的命名不但决定了当前代码的优雅程度，也会潜移默化地影响未来对代码进行修改、扩展和重构时的思维路径与决策过程。
下面，我们将通过几个示例，探讨如何通过合理的命名让对象真正体现业务含义与自主决策能力，而不是简单地扮演一个“被动执行者”。
一、避免以er或or结尾的对象命名
想象你走进一家餐厅。你会如何点餐？是要一份宫保鸡丁，还是告诉厨师：“你先放油，然后大火爆炒，然后再加调料”？如果你选择后者，那么对应到程序设计中，大概就是下面的写法：
class FoodMaker {
public Dish Cook(List cookingSteps) {
foreach(var step in cookingSteps) {
ExecuteStep(step);
}
return new Dish();
}
}
// 客户端代码
var maker = new FoodMaker();
var steps = new List {
new Step("放油"),
new Step("大火爆炒"),
new Step("加调料")
};
var dish = maker.Cook(steps);
FoodMaker ，它只是一个“做饭的人”或“执行器”，缺乏更多的“主观能动性”。这不仅增加了使用者在思维层面的负担，也显得对专业厨师的经验和技能不够尊重。
相比之下，更贴近现实的方式是直接告诉对方“我需要一份宫保鸡丁”，厨师会根据自身经验和对食材的理解来完成这道菜。例如：
Chef {
public Dish PrepareKungPaoChicken() {
// 厨师知道如何准备这道菜
return new KungPaoChicken();
}
}
// 客户端代码
var chef = new Chef();
var dish = chef.PrepareKungPaoChicken();
这样，Chef 完整体现了专业性与自主性：
角色名称直接让人联想到一个可自主决策、拥有专业技能的人，而非简单的“烹饪器”。
客户端只需表达“想要什么菜品”，而不必详述所有步骤。
厨师可以根据具体的食材和场景调整做菜细节，为业务带来更多灵活性。
值得注意的是，很多以 “-er” 或 “-or” 结尾的对象（如 Manager、Processor、Controller、Validator 等）常常会呈现出类似的“过程化”倾向：它们更多体现的是过程集合而非业务主体。当我们把命名改为更能传达专业身份或业务角色的名词时，往往会看到对象的“自我意识”和“主观能动性”随之提升，从而让整个系统的抽象层次更高、可维护性更好。
二、“Service”“Helper”“Utility”等后缀，更容易出现“上帝类”
在 AI 辅助编程工具的普及下，命名的清晰度在大型项目中显得尤为重要。模糊或过于抽象的名字不仅会增加团队成员、甚至让3个月后的你自己的认知负担，也会让 AI 在大量上下文中难以理解该对象的真实意图，甚至产生误导性补全。我们先来看一个不恰当的示例：
错误示例：RestaurantService 集合了一切琐事
public class RestaurantService {
// 名称看似管理餐厅的一切，却混合了做饭、送餐和财务等完全不同的功能
// 烹饪某道菜
public void cookDish(String dishName) {
}
// 将菜品送到指定地址
public void deliverFood(String address) {
}
// 安排厨师、服务员等员工的工作排班
public void scheduleStaff(String staffName, String shift) {
}
// 处理餐厅每天或每月的财务结算
public void handleBilling() {
}
}
问题：
过于宽泛、抽象的类名：RestaurantService 似乎负责所有与餐厅相关的功能，从做菜到送餐再到财务结算，远远超出了单一职责的范围。
对 AI 的误导：当 AI 工具在大规模代码库中搜索或补全时，见到“RestaurantService”可能以为这里面能找到任何与餐厅运营相关的逻辑，补全时也可能把更多不相干的功能（例如“采购食材”、“营销活动”等）一股脑塞进来，很容易导致上帝类。
难以维护与扩展：假如将来要更改配送方式或财务记账逻辑，你会发现所有功能都耦合在同一个类里，一次改动极有可能波及整个系统。
更合理的设计：按专业分工拆分类
要让代码更易读、更具可维护性，也让 AI 分析更准确，我们可以将“餐厅运营”按照现实场景拆分成多个专门对象，让每个类名更能“自证其职”：
// 专注做菜逻辑
public class Kitchen {
public void cookDish(String dishName) {
// 专业处理做菜流程
}
}
// 专注外卖配送
public class Delivery {
public void deliverFood(String address) {
// 专业处理送餐流程
}
}
// 专注人员排班
public class StaffScheduling {
public void schedule(String staffName, String shift) {
// 专业处理员工排班
}
}
// 专注财务结算
public class Billing {
public void settleAccounts() {
// 专门处理账务结算
}
}
好处：
职责明确：Kitchen 只做烹饪，Delivery 只管外卖，StaffScheduling 只负责排班，Billing 用于结算财务。每个对象都有清晰的专业领域。
易于理解：无论是人还是 AI，看到类名便能迅速推断其功能，降低误解。
便于扩展：将来需要为“配送”加入自动调度，或为“做菜”加入菜单推荐逻辑，也可以在对应的类中单独迭代，而不会影响其他模块。
匹配现实场景：现实中，餐厅的后厨、配送员、人事、财务等各司其职，软件设计中也应遵循类似原则。
三、对象命名与对象“智能”属性：当环境变化时仍能自适应
现实生活中，若宫保鸡丁的必需食材（例如花生）突然缺货，真正的专业厨师会主动寻找替代食材，而不会要求顾客重新“下指令”或“换个点餐方式”。同理，在软件中，一个设计得足够“智能”的对象，也应该能在外部条件或业务需求变化时，自行调整内部逻辑，而不影响调用者的使用方式。
示例：面相过程的烹饪
public class CookingProcess {
public Dish cook(String dishName) {
// 无论食材是否缺货，都执行固定步骤
// ...
return new Dish(dishName); // 返回做好的菜
}
}
局限：
一旦食材缺货，需要调用方自己判断是否可做这道菜，或修改烹饪流程。
每次需求变化，都得改动 cook 方法或调用代码，无法实现真正的“自适应”。
改进示例：厨师是专业人士，能适配环境变化
下面的 Chef 内部自行决定花生是否可用，如果缺货就用其他食材替代。这样，即使后续有更多类似变化（换新调料、临时供应商等），也能集中在 Chef 内部调整，无需改动客户端调用代码。
public class Chef {
// 模拟花生库存状态，可来自数据库或配置文件
private boolean peanutsInStock = false;
public Dish prepareDish(String dishName) {
if ("宫保鸡丁".equals(dishName)) {
// 如果花生缺货，就用其他干果替代
if (!peanutsInStock) {
// ...在内部改用腰果或其他替代食材
}
// ...否则正常使用花生
}
// 其余烹饪逻辑
return new Dish(dishName);
}
}
好处：
内聚性强：所有判断和替代逻辑都放在 Chef 内部，外界无需关心具体做法。
客户端调用不变：无论花生库存状态如何变化，调用者依旧只需“一句命令”点餐，即可得到结果。
可扩展：将来若再遇到更多类似场景（例如某调料临时售罄），只需修改 Chef，不会影响已有的调用代码。
客户端调用示例：环境/需求变化，不影响客户端调用
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Chef chef = new Chef();
// 客户端只需告诉厨师要做“宫保鸡丁”
Dish dish = chef.prepareDish("宫保鸡丁");
// 即使花生缺货，Chef 会自动使用其他食材，无需调用方改动
}
}
无论花生库存如何，客户端调用方式始终一致：一个智能的 Chef 能在内部完成相应的“自适应”处理。
小结：命名即设计，把对象当做有生命的实体并能够自主决策行为
对象的命名，许多人往往只把它当作“好看”或“顺口”的问题，却忽视了它所暗含的业务理解深度与系统思维。当我们刻意避开 “-er” 结尾或“Service”、“utility”后缀等含糊标签，并让对象名真实反映其专业角色与业务职责时，能够有下述好处：
减少误解
新成员或 AI 工具都能迅速理解类的意图，防止在补全或分析时走偏。
提升内聚
各对象的逻辑边界更加清晰，改变一处功能不必连带修改全局。
易于扩展
每个对象如同灵活的模块，可独立维护、替换或升级，而不影响整体架构。
贴近业务
与产品或业务团队在概念层面保持一致，沟通效率提升，也减少了架构设计与业务需求间的鸿沟。