通义千问在代码生成与评测中具备基础能力但需人工验证：一、生成语法正确代码，依赖提示词与训练数据；二、逻辑正确性须人工复核；三、可辅助错误定位但不替代调试器；四、需检验工程化集成可行性；五、协作中仅承担重复任务，关键决策仍由人类主导。
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通义千问在代码生成与评测任务中展现出一定的能力，但其输出需结合具体开发场景进行人工验证。以下是针对该问题的多角度分析：
一、代码生成准确性评估
通义千问可基于自然语言描述生成基础语法正确的代码片段，适用于常见编程范式和标准库调用。其输出依赖于训练数据覆盖范围及提示词的明确程度。
1、提供清晰的函数功能描述、输入输出格式及边界条件。
2、限定编程语言版本（如Python 3.9、Java 17）以减少兼容性偏差。
3、对生成代码执行静态语法检查，确认无明显拼写错误或结构缺失。
二、逻辑正确性人工复核流程
模型无法自主理解业务语义或运行时上下文，生成代码的逻辑完整性必须由开发者逐行验证。
1、构造典型与边界测试用例，覆盖空输入、异常输入、最大值/最小值等场景。
2、比对预期行为与实际执行结果，识别隐含状态依赖或未声明副作用。
3、检查变量命名一致性、注释覆盖率及错误处理分支是否完备。
三、调试与错误定位辅助方式
当代码运行失败时，通义千问可解析报错信息并推测可能成因，但不替代调试器交互过程。
1、将完整错误堆栈粘贴至对话框，要求模型定位异常触发点。
2、分步询问每层调用链中参数传递是否符合契约约定。
3、验证第三方库API调用方式是否匹配当前文档版本，特别注意弃用接口与新旧参数签名差异。
四、工程化集成可行性检验
生成代码需满足项目已有架构约束，包括模块划分、依赖注入方式、日志规范等非功能性要求。
1、提取现有代码库中的类命名模式与包组织结构作为生成参考。
2、确认新代码是否引入未经审批的外部依赖或违反安全策略的API调用。
3、检查是否适配CI/CD流水线中的编译器选项、代码风格检查工具配置。
五、协作式开发中的角色边界
通义千问可承担重复性编码任务，但需求澄清、技术选型、跨团队对齐等职责仍需人类主导。
1、将PR描述模板与评审Checklist预置为提示词，引导生成合规提交内容。
2、对模型建议的算法优化方案，必须通过性能基准测试验证吞吐量与内存占用变化。
3、涉及用户隐私、资金交易、权限控制等关键路径，禁止直接采用模型生成逻辑而跳过安全审计环节。
