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只要编程，代码错误和有问题肯定是难免，更何况还是全AI生成代码，是否符合我们的要求与预期，以及代码是否有逻辑错误，是否有代码错误。下面我们继续这一部分，代码调试、代码修复等基本过程。

一、代码调试

典型场景主要是针对一些代码错误，从而导致结果输出问题的情况（打比方有如下代码）

# 问题代码：无限循环  
count = 0  
while count < 5:  print("Count:", count)  

AI修复过程：
错误检测：AI标记缺少count += 1
修复建议：自动插入增量语句。
都不用运行，直接交给AI就可以完成了。
提示词：

这段代码有什么问题，帮我分析一下：
count = 0  
while count < 5:  print("Count:", count)  ​

修正后代码：

count = 0  
while count < 5:  print("Count:", count)  count += 1  # 增加计数器修改

不但给出原代码的错误，还告原代码的输出情况等。

二、高阶编程

1. 递归编程：分治思想可视化

AI提示词：

"生成递归实现阶乘计算的代码，添加执行过程可视化输出，并对比迭代方案的性能差异。"  

生成代码：

def factorial(n: int, depth=0) -> int:  print(f"{'  '*depth}计算 factorial({n})")  if n == 0:  return 1  result = n * factorial(n-1, depth+1)  print(f"{'  '*depth}返回 {result}")  return result  print(factorial(3))  

输出轨迹：

计算 factorial(3)  计算 factorial(2)  计算 factorial(1)  计算 factorial(0)  返回 1  返回 1  返回 2  
返回 6  

同时，针对递归编程以及分治思想可视化的还可以与AI进行深入讨论。

2. 装饰器开发：元编程实战

AI提示词：

"创建一个记录函数执行时间的装饰器，支持参数控制时间单位（秒/毫秒），并演示装饰器在API请求函数中的应用。"  

生成代码：

from time import time  
from functools import wraps  def timer(unit='s'):  def decorator(func):  @wraps(func)  def wrapper(*args, **kwargs):  start = time()  result = func(*args, **kwargs)  duration = (time() - start) * 1000 if unit == 'ms' else (time() - start)  print(f"{func.__name__} 耗时: {duration:.2f}{unit}")  return result  return wrapper  return decorator  @timer(unit='ms')  
def fetch_data(url: str):  # 模拟网络请求  import requests  requests.get(url)  fetch_data("https://api.example.com")  

同时，针对装饰器开发及其元编程实战的也可以与AI进行深入讨论。