最近我在用AI写代码时，常常有种奇怪的感觉——生成的代码虽然功能正确，但读起来就像塑料花，漂亮却缺乏生命力。这种“塑料感”到底从何而来？我们又该如何让AI代码变得更自然？
记得上个月帮一个创业团队做技术咨询，他们兴奋地给我看用AI生成的用户管理系统。代码逻辑没问题，但变量命名像是机器随机生成的，函数结构僵硬得像乐高积木，注释更是标准的“废话文学”。团队负责人苦笑着说：“这代码能用，但维护起来简直要命。”
这让我想起软件工程大师Martin Fowler说过的一句话：“任何傻瓜都能写出计算机能理解的代码，唯有优秀的程序员能写出人类能理解的代码。”现在AI已经能轻松完成前者，但后者仍然需要我们的引导。
在我看来，代码的“塑料感”主要来自三个层面：命名缺乏语义、结构过于规整、注释流于形式。比如AI特别喜欢用data、process、handle这类万能词，就像给所有东西都贴上“物品”标签一样。而结构的过度规范化，则让代码失去了应有的节奏感。
解决这个问题，我总结了一套“三层递进法”。首先是基础层，要在提示词中明确要求：“请使用业务领域的专业术语命名，避免通用词汇”。比如在电商场景中，用“购物车商品清单”代替“itemList”，用“计算订单折扣”代替“calculateDiscount”。
进阶层则要注入设计思维。我会在提示词中加入：“请按照单一职责原则设计函数，每个函数不超过20行，重要逻辑需要异常处理”。这样生成的代码不仅可读性强，还具备了良好的可维护性。
最高层是风格统一。通过建立团队的编码规范文档，让AI学习特定的代码风格。就像Google的代码规范那样，形成统一的“口音”，让不同人、不同时间生成的代码都能和谐共处。
有个有趣的发现：当我在提示词中加入“请想象你在教一个新手理解这段代码”时，AI生成的注释突然变得生动起来。它会用比喻、会举例子，甚至会提醒常见的误区。这说明AI不是不会写人性化的代码，而是我们需要教会它什么是“人性化”。
当然，追求代码的自然度不是要回到手写代码的时代。正如Vibe Coding理念强调的，我们要把精力放在定义清晰的意图和规范上。代码本身可以随时由AI重塑，但那些体现业务逻辑的命名规范、接口设计才是真正的资产。
现在每次评审AI生成的代码，我都会问自己一个问题：如果三个月后换个人来维护，他能看懂吗？这个简单的问题，往往能揭示出代码中隐藏的“塑料感”。
说到底，让AI写出自然的代码，就像培养一个实习生——需要明确的指导、反复的纠正，还有最重要的，给予它理解业务场景的机会。当AI真正理解了我们想要表达什么，而不仅仅是想要实现什么时，那些生硬的“塑料感”自然会慢慢消失。
你在使用AI编程时，是否也曾被这种“塑料感”困扰？又是如何解决的呢？