为什么代码越写越乱？
你肯定遇到过这种情况：接手一个项目，打开代码一看，一个函数800行，变量名叫a、b、c，注释全靠猜。
硬改？怕改崩。不改？看着难受。
这个Prompt模板解决的就是这个问题——让AI帮你安全地理解和重构遗留代码。
不是让你把代码全丢给AI让它一键搞定。而是分步骤、有策略地让AI辅助你，每一步都可控、可回滚。
模板一：代码解读（看不懂它在干嘛）
适合场景：打开一段陌生代码，完全不知道逻辑是什么。
请帮我解读以下代码的功能和逻辑：
语言：[Python/Java/JS/Go...]
文件类型：[主业务逻辑/工具函数/配置文件/测试用例]
代码：
[粘贴代码]
请按以下结构回答：
1. 一句话概括这段代码在做什么
2. 输入是什么、输出是什么
3. 核心逻辑流程图（用文字描述即可）
4. 关键变量和函数的作用
5. 潜在问题（命名不规范、重复代码、性能隐患等）
6. 如果我要修改某个功能，应该改哪里
注意：不要直接重写代码，先让我理解现有逻辑。
模板二：大函数拆分（太长不敢动）
适合场景：一个函数超过100行，你想拆但不知道从哪开始。
请帮我重构以下函数，将其拆分为更小的、职责单一的子函数：
原始函数：
[粘贴代码]
重构要求：
1. 按职责拆分（每个子函数只做一件事）
2. 保持原有API行为和输出不变
3. 给出拆分后的函数列表及各自职责说明
4. 标注哪些拆分是安全的（不影响外部调用），哪些需要谨慎
5. 提供重构前后的对比代码
不要一次性全部重写。先给我一个拆分方案，我确认后再输出完整代码。
模板三：命名规范化（变量名像天书）
适合场景：代码里到处都是i、j、k、data、result，看不出来是什么意思。
请帮我优化以下代码中的命名：
代码：
[粘贴代码]
优化原则：
1. 变量名要能自解释（看到名字就知道存的是什么）
2. 函数名要用动词开头，说明做了什么动作
3. 常量用大写+下划线
4. 私有方法加_前缀（如果语言支持）
5. 保持语义不变，只做命名层面的改进
请输出：
- 每个命名变更的对照表（旧名 → 新名 + 为什么这么改）
- 命名优化后的完整代码
模板四：添加注释和文档
适合场景：代码能跑，但没人知道为什么这么写。
请帮我给以下代码添加注释和技术文档：
代码：
[粘贴代码]
要求：
1. 每个函数上方加docstring/JSDoc风格的注释
2. 复杂逻辑处加行内注释解释「为什么」而不是「做了什么」
3. 补充参数说明、返回值说明、异常说明
4. 在文件头部加一段概述，说明这个文件的作用和使用方式
5. 标注哪些地方可能存在边界情况需要注意
注释语言：中文
模板五：渐进式重构（一步步来，别慌）
适合场景：整段代码都很烂，想全面改造但不敢一次动太多。
请帮我制定一个渐进式重构计划：
代码仓库/文件：
[粘贴关键代码或描述项目结构]
当前问题：
- [问题1：比如耦合严重]
- [问题2：比如缺乏错误处理]
- [问题3：比如测试覆盖率低]
重构原则：
1. 每次只改一个方面，确保改动最小化
2. 每一步都能独立运行和测试
3. 优先修复最容易出问题的部分
4. 保留向后兼容，避免破坏现有功能
请输出：
- 分阶段的重构计划（Phase 1 → Phase N）
- 每个阶段的目标、具体操作、验证方式
- 风险最高的步骤及回滚方案
使用技巧
不要一次丢全部代码。 一个文件超过500行的话，分段处理效果更好。先处理核心的业务逻辑，再处理工具函数和辅助类。
让AI先解释，再动手。 很多人跳过解读直接让AI重写，结果改完之后连自己都不知道改了啥。先跑模板一，搞清楚逻辑再动手，安全系数翻倍。
每次改动后跑测试。 重构最怕改崩了还不知道。让AI帮你补充单元测试，或者至少让它告诉你哪些地方可能被影响。
保留原始代码备份。 无论AI怎么改，先git stash一下。这样就算改坏了，一句话就能恢复。
效果示例
场景： 接手一个Python项目，看到一个数据处理函数，300多行，变量名叫d、r、t、x。
用模板一（代码解读）输入后，AI给出：
一句话概括：这个函数读取用户行为日志，按日期和用户ID聚合，计算每个用户的活跃天数和平均在线时长。
核心逻辑：
- 读取CSV文件 → d是DataFrame
- 清洗脏数据 → r是过滤后的结果
- 按用户分组 → t是groupby对象
- 计算统计指标 → x是最终输出
关键问题：
- 变量名完全没有语义，d、r、t、x看不出任何含义
- 数据清洗和业务计算混在一起，违反了单一职责原则
- 没有错误处理，文件不存在或格式错误时会直接崩溃
- 嵌套if-else有5层，可读性极差
用模板二（大函数拆分）后，AI给出拆分方案：
| 原函数 | 拆分为 | 职责 |
|---|---|---|
process_data(d) | load_logs(filepath) | 读取并解析日志文件 |
clean_records(raw_data) | 清洗脏数据 | |
aggregate_by_user(records) | 按用户聚合 | |
compute_metrics(grouped) | 计算统计指标 | |
format_output(metrics) | 格式化输出结果 |
每个子函数不超过50行，且可以独立测试。
💡 下一步： 下次接手别人的代码，别急着上手改。先跑模板一读一遍，心里有底了再用模板二慢慢拆。重构不是换掉所有代码，是让代码变得"明天你也能看懂"。