已经 2025 年了，AI 工具可以为我们生成高质量的代码，甚至可以帮我们做好代码片段的协调组织。对于从 0 开始的项目，项目嗲吗质量都会比历史项目高出好几个等级，前提是编码人在逻辑能力与代码组织能力要求比较强，才能 hold 住 AI 的代码生成与应用，甚至对 AI 生成的代码进行判别与进一步根据实际情况做调整优化。对于已存在的项目，我们依然可以利用 AI 来帮助重构代码，但是重构代码时，需要知道重构的一些原则，才能更好的指导 AI 辅助我们重构，本文介绍了一些细节上的重构原则，这篇是 2023 年写的，2025 年了我们觉得还没有过时。
AI 时代通过引入私域知识库，可以帮助模型更精准地理解私域知识，以便生成更加贴合自身特色的个性化回答。
为了最大程度发挥 AI 生成的效果，需要从两个方面进行实践。一方面是构建高质量的知识库，确保知识数据的质量；另一方面是清晰的知识库权限分配，确保知识库的可见范围符合预期。为此知识库管理员需要：
- 1、提供 AI 友好的、高质量的知识数据，如文档或代码等，陈旧或不准确的信息不仅无法带来增益，反而可能会误导模型，影响回答的准确性。
- 2、构建一个结构合理、权限隔离的知识库。这不仅保障了数据的隐私和隔离，还保障了知识库的易管理性和可维护性。权限管理混乱的知识库可能会引发数据安全等问题。
文档规范影响知识库的质量，所以对于私域的文档，需要遵循一定的规范。
