谷歌重磅：LLM时代，我们用Prompt生成代码大纲，用文学编程

接手一个大型项目，面对成千上万行代码，你会从哪里着手？或者，在review一个复杂的pull request时，如何快速抓住核心变更？再或者，想向非技术同事解释你的代码做了什么，该怎么表达才能让他们秒懂？这些问题，几乎是每位开发者日常都会遇到的灵魂拷问。一项研究数据更有意思：开发人员会把70%的时间花在“程序理解”上——也就是说，读代码的时间比写代码的时间还多。

这些场景都指向同一个核心挑战：如何既快又准地理解和传达代码的意图。传统的做法，比如写详细的注释或文档，要么太冗长，要么一迭代就过期。而硬啃代码本身，又耗时费力，尤其是面对那些逻辑复杂的“屎山”。

Google的研究团队倒是拿出了一套新解法：利用AI生成代码的自然语言大纲，简称NL Outlines（Natural Language Outlines）。听起来不复杂，但这个思路背后蕴含的潜力，可能真会改变我们写代码和读代码的方式。

这可不是传统代码注释的简单升级，更像是对软件开发范式的一次重新定义。它把自然语言处理、机器学习跟软件工程的精髓揉在了一起，给开发者提供了一套前所未有的代码理解与交互的新工具。

01 NL Outlines：代码的自然语言骨架

说白了，NL Outlines就是一种代码函数的高级概述，由一系列简洁的自然语言语句组成。这些语句巧妙地帮你把代码切分成逻辑块，并概括每块的核心思路。和传统注释比起来，NL Outlines更结构化、更抽象，相当于给你一张代码的“鸟瞰图”。

想象一下，以前你面对一个几十行代码的复杂函数，只能逐行去啃。现在有了NL Outlines，你快速扫几行自然语言描述，函数的逻辑结构就清清楚楚了。这不仅仅是看得快，更是为后续开发和维护提供了清晰的指引。

上图展示了一个集成了NL Outlines功能的IDE界面效果图。虽然论文没有直接给这套IDE的实现代码，但很直观地展示了它的应用场景：

• 左侧面板是函数的NL Outline，提供了“计算距离矩阵”、“初始化路径”、“迭代添加节点”等一系列高级步骤概述。
• 主编辑区是 nearest_neighbor_tour 函数的代码实现。
• 代码中用绿色标注的注释，就是与左侧Outline对应的嵌入式描述，直接贴在相关代码前，上下文一目了然。
• 界面顶部还有个搜索栏，暗示了可以基于NL Outlines进行代码搜索。

这个设计展示了NL Outlines如何与开发环境无缝结合：既给出了代码的高级视图，又与具体实现保持紧密联系。对开发者来说，理解代码结构、提高导航效率，都变得轻松很多。

这个特性最让人兴奋。NL Outlines可以和代码保持双向同步。你改代码，大纲描述自动更新；你调大纲，代码也跟着变。这种动态关联，从根本上解决了长期困扰大家的“文档和代码过时”的老大难问题。

它既能作为独立的概述展示，也能穿插在代码之间，形成一种现代版的“文学编程”风格。开发者可以随时在高层次理解与细节之间快速切换，非常灵活。

借助大语言模型，NL Outlines可以自动生成，不用手写。这不仅省时间，还能保证描述的准确性和一致性。更关键的是，AI能捕捉到人眼容易忽视的代码模式和结构，提供更全面、更深入的概述。

02 AI如何理解和概括代码？

Google团队尝试了多个顶级模型，包括Gemini 1.0 Pro、Ultra和Gemini 1.5系列。结果显示，Gemini 1.5系列在生成NL Outlines方面表现最好，无论准确性还是表述质量都明显领先。

这个发现挺有意思——对Prompt工程师来说是个重要提醒：选模型做代码理解和生成时，不是越新越大就越好。模型的特定能力、训练数据的质量，以及针对任务的微调程度，才是关键因素。

下面通过一个具体的例子，直观感受下NL Outlines是怎么用的。

这是一个NL Outlines的SYSTEM PROMPT的系统示例，最终经过几轮迭代，生成了下面的代码（上下滑动查看）：

from openai import OpenAI
import json
import time

# 初始化DeepSeek AI客户端
client = OpenAI(api_key="sk-ee3", base_url="https://api.deepseek.com")

def gen(prompt):
    """模拟APPL的gen函数，使用DeepSeek AI生成回复"""
    response = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-chat",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant skilled in step-by-step reasoning."},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        max_tokens=1024,
        temperature=0.7,
        stream=False
    )
    return response.choices[0].message.content

def cot_sc(question: str, num_samples: int = 5):
    # 设置系统提示和用户问题
    system_prompt = "You are a helpful assistant skilled in step-by-step reasoning."
    user_prompt = f"Question: {question}\nLet's approach this step-by-step:"
    
    # 生成多个CoT推理样本
    samples = [gen(user_prompt) for _ in range(num_samples)]
    
    # 从每个样本中提取最终答案
    final_answers = []
    for sample in samples:
        # 解析每个样本的最后一行作为最终答案
        final_answer = sample.split('\n')[-1].strip()
        if final_answer.startswith("Therefore, "):
            final_answer = final_answer[len("Therefore, "):]
        final_answers.append(final_answer)
    
    # 进行自洽性检查
    consistency_prompt = "Now, let's analyze the consistency of our reasoning:\n"
    for i, answer in enumerate(final_answers):
        consistency_prompt += f"Sample {i+1}: {answer}\n"
    consistency_prompt += "Based on the above samples, the most consistent answer is:"
    
    # 生成最终结论
    final_conclusion = gen(consistency_prompt)
    
    return final_conclusion

# 示例使用
question = "If a train tra vels 120 km in 2 hours, what is its a verage speed in km/h?"
start_time = time.time()
result = cot_sc(question)
end_time = time.time()

print(f"Final conclusion: {result}")
print(f"Total time taken: {end_time - start_time:.2f} seconds")

这段代码的NL Outline长这样：

• 1行：导入必要的库和初始化DeepSeek AI客户端
• 6行：定义gen函数模拟APPL的生成功能
• 19行：定义cot_sc函数实现CoT-SC算法
• 21行：设置系统提示和用户问题
• 25行：生成多个CoT推理样本
• 28行：从每个样本中提取最终答案
• 39行：进行自洽性检查
• 46行：生成最终结论
• 51行：示例使用和时间测量

解释几点：

• 这个实现定义了一个 gen 函数来模拟APPL的生成，直接调用了DeepSeek AI的API，避免了对APPL库的依赖。
• cot_sc 函数完整实现了CoT-SC算法的流程：生成样本、提取答案、自洽性检查、生成结论。
• 用列表推导式并行生成了多个推理样本。
• 额外加了时间测量，方便评估性能。

这个代码保留了原始逻辑，同时解决了环境依赖冲突的问题。不过这个案例也说明一个现实问题：环境依赖的冲突是开发中很常见的困扰。

03 AI如何生成这些大纲？

生成高质量的NL Outlines不是简单活。AI不仅要理解代码的语法，还要理解其语义和意图。研究团队用的是一线大语言模型（如Gemini系列）来完成。

• 1. 输入代码：
  把需要解释的函数送入AI模型。

• 2. 提示工程：
  用精心设计的prompt，指导AI生成符合要求的大纲。

• 3. 生成大纲：
  AI分析代码，吐出对应的自然语言描述。

• 4. 后处理：
  对生成的大纲做一些清理和格式化。

团队探索了两种方向：

• 方法：让AI模型直接在原始代码中插入大纲注释。
• 优点：结果可以直接用，和代码紧密集成。
• 缺点：可能意外改代码，需要额外验证。

• 方法：AI生成大纲语句及其对应的代码行号。
• 优点：生成效率高，不修改原始代码。
• 缺点：需要额外的整合步骤。

两种方法各有适用场景，不存在绝对的优劣之分。

生成之后，还需要一系列步骤来确保质量：

• 1. 错误检测：
  检查格式错误、行号越界、重复行号等问题。

• 2. 内容过滤：
  移除无关或重复信息，保证简洁。

• 3. 对齐优化：
  调整语句位置，让它们跟代码结构完美对应。

• 4. 样式统一：
  标准化语言表达，让整个项目的大纲风格一致。

这些步骤不仅提高了质量，也为后续应用和扩展打下了基础。

上图展示的是不同LLM在生成NL Outlines时的性能评估结果，对比了交错生成和行号填充两种技术。评估维度包括整体质量、有用性、正确性、详细程度和风格。颜色编码从红到深绿，代表从差到优。

主要观察结果：

• Gemini 1.5 Pro和Flash在大多数指标上表现最好，尤其整体质量、有用性和正确性方面。
• 交错生成技术通常比行号填充略好一些。
• 所有模型在正确性方面都比较稳，说明生成的大纲基本能准确反映代码内容。
• 详细程度和风格方面的评分比较分散，说明不同评估者对这些方面的主观偏好还挺明显的。

这些结果说明，像Gemini 1.5系列这样的最新模型，确实能生成高质量、有用且正确的代码大纲，为开发者提供了可靠的辅助工具。而不同的生成技术选择，也会影响最终输出的质量。

04 NL Outlines如何改变开发流程？

研究者用这张图展示了NL Outlines在软件开发中的多种应用，主要归为三类：代码理解、代码维护和开发者体验。展开来讲，至少有以下五个方面值得关注：

这是最直接的应用。当你打开一个新项目或看同事的代码时，不用再逐行硬读，通过简洁的自然语言描述就能快速get到整体结构和关键逻辑。在IDE里，NL Outlines可以集成到符号列表中，提供函数概览。点击大纲语句直接跳到对应代码位置，实现精确导航。还可以用于智能代码折叠，根据需求展开或隐藏细节。可以预见，不管是VS Code还是其他IDE，相关的插件很快就会出来。

NL Outlines在维护过程中扮演的是“活文档”的角色。代码一改，大纲自动更新，解决了传统注释容易过时的问题。更有意思的是，你可以通过编辑大纲来指导代码变更。比如，修改一个语句来表达逻辑变更的高级意图，然后让AI自动完成对应的代码修改。这种方式让开发者能在更抽象的层面上思考和操作代码，同时保留对细节的控制。

NL Outlines提供了一种新的交互模式：先写或改大纲，然后让AI根据大纲生成或调整代码。这种方法不仅能产生更符合预期的代码，还能在生成过程中进行更精细的控制和迭代。对于快速原型设计特别有价值——先写个高级功能描述，快速生成可工作的代码框架，再逐步细化完善。

审查时，NL Outlines可以显著提高效率。审查者先看大纲变更，快速了解修改的主要内容和意图，再深入具体的代码细节。这既加速了审查过程，还有助于发现高层次的设计问题。对于大型变更或复杂重构，大纲甚至可以自动生成变更摘要，帮助审查者更好评估修改的影响。

NL Outlines给代码搜索带来了新可能。你可以用自然语言查询来搜代码库，找到实现特定功能或遵循某种模式的代码段。这种基于语义的搜索比传统的关键词搜索更强大、更直观。当需要实现类似功能时，通过搜索和比较大纲，可以快速找到参考实现，提高开发效率。