DeepSeek 还挺会找你Bug的

deepseek

前言

今天试试DeepSeek都能帮我识别到哪些bug,看看DeepSeek 实力如何。 插件我用的是MarsCode,模型选择 DeepSeek R1,今天看看都有哪些严重bug吧,这可比人工复查方便多了。

DeepSeek Code Review 使用感受

使用的是 MarsCode fix 功能,检查了两个项目,一个是线上运行的项目,一个是正在开发调试的项目。

检测出最多的问题就是NPE,这个东西也是java程序员遇到过最多的一个错误。很多地方实际上从业务上就避免了NPE

这个东西对于初级开发👦来说在调试过程中用处非常大🚀,还有就是我们在开发过程帮我检测XML还是不错的,我发现,对于中高级开发程序员🧓来说,xml 是最容易出现问题的,因为集成工具不能直接检测到一些语法问题。

当然,AI给出的建议还是需要我们具备辨别的能力,下面看看我用AI 扫描出的一些问题,以及AI 给出的一些错误建议

看新机会的

技术大厂,待遇之类的给的还可以,就是偶尔有加班(放心,加班有加班费)

前后端测试捞人,多地有空位,感兴趣的可以试试~

发现的问题

1. 导出接口FileInputStream未正确关闭

当然还有很多问题,其他问题从业务上应该是不会报错,这个inputStream 关闭方式确实 存在很大问题,和业务无关,纯技术问题。

public void exportData(Long exportRecordId) throws Exception {
    ExportRecord exportRecord = exportRecordService.getById(exportRecordId);
    try {
        ................... 查询数据................
        IPage<Record> page = service.queryPage(req);
        String excelName = "本年记录" + System.currentTimeMillis() + ".xlsx";
        String excelNameFilePath = ExportConstant.EXPORT_TEMP_FILE_PATH_STAR_CURRENT_APPLY + excelName;
        File file = new File(excelNameFilePath);
        if (file.exists()) {
            FileUtil.del(file);
        } else {
            FileUtil.touch(file);
        }
        .......................封装数据.............
         // 5.4、读写内容到excel。
        EasyExcel.write(file).head(headerList).sheet().doWrite(rowsList);

        // 6、将excel文件上传文件服务器。
        InputStream inputStream = new FileInputStream(file);
        // 上传到minio,upload 方法有关闭 inputStream.close(),没有处理IOException
        String uploadFilePath = MinioUtil.upload(inputStream, excelNameFilePath.substring(1));
       
        // 7、最后删除临时文件。
        FileUtil.del(file);
        
    }catch (Exception e){
        e.printStackTrace();
        log.error("导出失败",e);
    }
}

2.XML 中的SQL问题

最近不是在裁员么,昨天临时接手了一个半成品项目,发现SQL 在报错,于是就扫描了一下。果然没有测试的代码,用AI测试还是挺不错的。直接帮我把问题都扫描出来了

AI主要修复点说明:

  1. 连接条件错误:原c.district_industry_org_id = c.id改为c.district_industry_org_id = d.id,确保正确关联组织表
  2. 多余条件语法:<if test="req.workUnitNature != null and ">改为<if test="req.workUnitNature != null">,移除无效的and判断
  3. 错误排序字段:order by a.status改为a.assessment_result,保持与查询字段一致
  4. 简化CDATA语法:统一使用更简洁的||连接符,移除冗余的CDATA声明

3.错误的异常抛出

if (!allDeptsNotEmpty) {
    // 如果有任意一个deptId为空,抛出异常或返回错误信息
    throw new JedisDataException("部门需要全部配置");
}

AI修复说明如下: picture.image

错误的解决方案

事务不完整

提醒了我加事务,但是事务方法不能 用 private,并且我这个方法还是本类的 this 调用的

picture.image

like 查询优化建议,该语法在某些库不支持

and company like ('%'<![CDATA[||]]>#{req.company}<![CDATA[||]]>'%')

AI优化建议:

and company like concat('%', #{req.company}, '%')  <!-- 优化like语法 -->

concat 在某些库不支持两个参数

总结

希望大家在开发过程中,经常使用AI插件 FIX的功能,能减少很多粗心大意 引起的bug,能提供我们自测 和 联调的效率。

最后AI的优化建议,也有可能发生错误,所以我们得具备辨别的能力。

——转载自作者:提前退休的java猿

0
0
0
0
关于作者
关于作者

文章

0

获赞

0

收藏

0

相关资源
大规模高性能计算集群优化实践
随着机器学习的发展,数据量和训练模型都有越来越大的趋势,这对基础设施有了更高的要求,包括硬件、网络架构等。本次分享主要介绍火山引擎支撑大规模高性能计算集群的架构和优化实践。
相关产品
评论
未登录
看完啦,登录分享一下感受吧~
暂无评论