如何基于抽象语法树拆分函数并逐块生成注释？ - 问题详情 - 创脉思

解读

在国内大模型落地场景中，代码理解与生成是高频需求：既要让百亿级模型“看懂”海量遗留代码，又要让它“写出”符合企业规范、可维护的注释。面试官抛出此题，核心想验证三点能力：

AST 工程化能力：能否把“黑盒代码”拆成“语义单元”，而不是暴力正则。
提示工程与微调结合：怎样把 AST 信息喂给模型，让它输出人读得懂、CI 检得过的注释。
LLMOps 闭环：拆分、生成、评估、回流，整条链路如何自动化、可监控、可灰度。

题目中的“逐块”暗示子树级粒度（函数体→控制流块→表达式），不是整函数一把梭；“生成注释”要求业务语义而非简单翻译 AST 节点，否则直接模板引擎即可，没必要上大模型。

知识点

AST 拆分策略
- 以 Python 为例，用 tree-sitter 或 ast 模块 将函数体拆成三类“语义块”：
  - 控制流块：if/for/while/try，带“条件语义”。
  - 逻辑块：连续无控制流的语句序列，通常对应“一个业务步骤”。
  - 异常与兜底：raise/return/else，往往隐含“边界语义”。
- 对每块生成 subtree signature：{类型, 起始行, 结束行, 关键变量集合, 调用链}，作为后续提示的“结构化上下文”。
提示模板设计（零样本+小样本）
- 零样本基线：
  “你是一名资深 Python 工程师，请为以下代码块写中文行内注释，要求：1) 不超过 20 字；2) 体现业务目的而非语法；3) 不要复述代码。”
  附：subtree signature + 原始代码。
- 小样本增强：从企业代码库中检索相似块（用 CodeBERT 做向量召回），把“代码-注释”对作为 3-shot 动态拼进提示，显著提升领域术语准确率。
微调方案（百亿模型资源受限时）
- 先冻结主干，只在 <|im_start|>assistant 阶段做 LoRA rank=16 微调，数据用内部 5 万对“subtree+注释”，训练 2 epoch，学习率 2e-4。
- 引入 质量控制损失：把 CI 告警（flake8、pylint）转成 0/1 标签，作为辅助头，迫使模型生成无语法警告的注释。
推理加速与服务化
- 对每函数并行调用，采用 dynamic batching（最大 128 块），首 token 延迟 < 300 ms。
- 结果写回 Git 后，触发 pre-commit hook 做规则二次校验：注释必须含中文、不得出现“TODO”等敏感词，否则自动打回。
持续监控与数据回流
- 埋点：注释被人工修改即记为负样本，每周回流到训练集，DVC+MinIO 版本化管理。
- 指标：①采纳率（>75% 为绿灯）；②重复修改率（<8%）；③CI 告警新增数（0）。

答案

给出一个可直接落地的 Python 参考实现（含提示模板与 AST 拆分）：

import ast, subprocess, json, os
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from peft import PeftModel

# 1. AST 拆分
def split_func_to_blocks(source: str):
    tree = ast.parse(source)
    for node in ast.walk(tree):
        if isinstance(node, ast.FunctionDef):
            blocks = []
            for stmt in node.body:
                if isinstance(stmt, (ast.If, ast.For, ast.While, ast.Try)):
                    blocks.append({
                        "type": "ctrl",
                        "start": stmt.lineno,
                        "end": stmt.end_lineno,
                        "text": ast.get_source_segment(source, stmt),
                        "vars": list({id.id for id in ast.walk(stmt) if isinstance(id, ast.Name)})
                    })
                else:
                    # 简单逻辑块合并
                    if blocks and blocks[-1]["type"] == "logic":
                        blocks[-1]["text"] += "\n" + ast.get_source_segment(source, stmt)
                        blocks[-1]["end"] = stmt.end_lineno
                    else:
                        blocks.append({
                            "type": "logic",
                            "start": stmt.lineno,
                            "end": stmt.end_lineno,
                            "text": ast.get_source_segment(source, stmt),
                            "vars": list({id.id for id in ast.walk(stmt) if isinstance(id, ast.Name)})
                        })
            return blocks

# 2. 提示模板
prompt_template = """
你是一名资深 Python 工程师，请为以下代码块写**中文**行内注释，要求：1) 不超过 20 字；2) 体现业务目的；3) 不要复述代码。
代码块类型：{type}
关键变量：{vars}
代码：
{text}
注释：
"""

# 3. 加载模型（已 LoRA 微调）
base_model = "Qwen/CodeQwen-14B-Chat"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(base_model, device_map="auto", trust_remote_code=True)
model = PeftModel.from_pretrained(model, "lora-comment-v1")

def gen_comment(block):
    prompt = prompt_template.format(**block)
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
    out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=40, do_sample=False)
    return tokenizer.decode(out[0][inputs.input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True).strip()

# 4. 批量处理
if __name__ == "__main__":
    with open("target.py", encoding="utf-8") as f:
        src = f.read()
    for blk in split_func_to_blocks(src):
        cmt = gen_comment(blk)
        print(f"# {cmt}\n{blk['text']}\n")

运行后，每块上方自动插入中文业务注释，可直接提交 MR；后续通过 GitLab CI 调用 pylint --load-plugins=naming, 若注释触发警告则自动打回。

拓展思考

跨语言通用框架
把 tree-sitter 拆成 微服务，支持 Java/Go/C++，输出统一 subtree JSON Schema；大模型侧用 统一提示协议，实现一套 LLMOps 管线多语言复用，降低边际成本。
风险与合规
国内金融客户要求代码不可出域，因此私有化部署是硬条件：模型压缩到 INT4、KV-cache 4K 以内，单卡 A100 80G 可跑 14B 模型；同时注释内容需过敏感词过滤（自建 DFA 树），防止泄露内部业务术语。
评价指标再升级
除采纳率外，可引入 “注释-代码一致性” 指标：用对比学习训练一个小模型，判断注释是否真实描述代码行为，F1>0.9 才允许全量上线，防止“一本正经地胡说”。
反向驱动代码优化
当模型频繁为某一块生成“此处逻辑复杂”类注释时，自动触发 重构建议（如抽取函数），让大模型从“注释工具”升级为代码质量守门员，形成飞轮效应。

掌握以上思路，面试时既能展示AST 工程深度，又能体现大模型落地全栈视角，可稳稳拿下国内一线厂的大模型应用开发 Offer。