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简介

在人工智能还未盛行的时候，检测 Bug 通常是通过以下几种方式完成：1.研发编写单元测试。2.代码扫描工具，SonarQube、Findbugs。3.测试人员进行集成测试。

而现在其中的一部分工作，都可以通过人工智能提升效率，辅助开发与测试发现更多的问题，降低成本和提高软件质量。

在本章节，可以先了解一下在代码层面，基于人工智能工具，可以帮助我们提升哪些效率。

实践演练

人工智能可以帮助我们发现各种类型的 Bug，包含：

1. 代码执行报错。

2. 没有实现需求。

3. 变量命名不规范。

代码执行报错

以下代码的逻辑非常简单，给定一段列表 a，列表 a 中有四个元素，要从列表 a 中找到索引为 5 的元素，很容易就会发现，这段代码一定是跑不通的。这种会执行报错的代码，Copilot 可以很容易帮我们定位到其中的问题。

1.输入错误代码:

a = [1, 2, 3, 4]print(a[5])

2.给到提示词：

请找出以上代码的Bug，先说明错误在哪并修复。

3.根据 Copilot 的智能提示展示后面的代码内容。以下为 Copilot 返回的信息，精准的定位到了问题。

# 请找出以上代码的Bug，先说明错误在哪并修复# 1. IndexError: list index out of range# 2. a[5] 为列表中的第6个元素，而列表中只有4个元素，所以会报错# 3. a[3] 为列表中的第4个元素，所以应该是a[3]

没有实现需求

通过 Copilot 发现冒泡排序中的 Bug。

1.输入错误代码:

def bubble_sort(list):    for i in range(len(list)):        for j in range(i+1,len(list)):            if list[i] < list[j]:                list[i],list[j] = list[j],list[i]    return list

2.给到提示词：

# bubble_sort()是一段实现了冒泡排序算法的函数请找出缺陷，先提示问题是什么，然后再给出修改后的代码

3.根据 Copilot 的智能提示展示后面的代码内容。以下为 Copilot 返回的信息，精准的定位到了问题。

# bubble_sort()是一段实现了冒泡排序算法的函数请找出缺陷，先提示问题是什么，然后再给出修改后的代码# 问题：冒泡排序是从小到大排序，但是这段代码是从大到小排序# 修改后的代码：def bubble_sort(list):    for i in range(len(list)):        for j in range(i+1,len(list)):            if list[i] > list[j]:                list[i],list[j] = list[j],list[i]    return list

变量命名不规范

以下代码没有什么特别严重的问题，只是在变量名命名上面不符合 Python PEP8 的规范。但是 Copilot 偶尔也能发现这种命名不规范的问题。

1.输入不规范的代码：

def getAge():pass

2.给到提示词：

请指出以上代码不符合规范的地方，并予以修改的信息：

3.根据 Copilot 的智能提示展示后面的代码内容。

# 请指出以上代码不符合规范的地方，并予以修改# 1. 函数名应该小写，且用下划线分隔

4.但是这种类型的问题， Copilot 也有很多时候发现不了，或者给出的提示毫无价值。所以也不能完全依赖 Copilot 返回的结果内容。

总结

在这个章节，主要学习了在代码层面，基于人工智能工具，如何帮助我们查找 Bug 的技巧。其中 Bug 的类型也分为多种，主要包含以下几种：

1. 代码执行报错。

2. 没有实现需求。

3. 变量命名不规范。