deepseek不能自动重构代码，仅能提供理解、建议和替换片段，所有修改需人工确认、粘贴与测试；它缺乏上下文感知能力，不解析ast，不集成ide重构引擎，适用场景限于目标明确、逐文件输入并人工校验的语义层软重构。
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DeepSeek 不能直接重构旧代码
DeepSeek 是一个大语言模型，不是 IDE 插件或自动化重构工具。它不会自动修改你的 git 仓库、不解析 AST、也不集成到 VS Code 或 PyCharm 的 refactoring 引擎里。你给它一段代码，它能帮你「理解」、「建议改法」、「写替换片段」，但所有落地动作必须你手动确认、粘贴、测试。
常见错误现象："DeepSeek 把我的函数重命名错了" 或 "它删掉了我用到的私有字段"——本质是模型没上下文感知能力，它只看当前输入的那几百行，不知道 user_service.py 里那个 _cache_ttl 被三个模块 import 并依赖。
- 使用场景限定在：已有明确目标（比如“把硬编码的 API 地址抽成配置”），且你愿意逐文件喂给模型 + 自己做 diff 校验
- 不要让它“整体重构一个 Django 项目”，它会漏掉信号注册、中间件顺序、migrations 依赖等隐式契约
- 对
try/except块、装饰器链、元类逻辑尤其谨慎——模型容易简化语义，把@retry(stop=stop_after_attempt(3))改成裸for i in range(3)，丢掉退避策略
怎么喂代码才让 DeepSeek 给出可用建议
关键不是“扔得越多越好”，而是控制输入的信息密度和边界。模型 token 有限，冗余注释、日志打印、无用 import 会挤占真正需要分析的逻辑空间。
- 先手动清理：删掉
# TODO: refactor later这类占位注释，保留核心 docstring；把print("debug:", x)换成# debug标记 - 显式声明任务，例如：
"请将下面 Flask 视图函数中的数据库查询从 raw SQL 改为 SQLAlchemy ORM 查询，保持返回结构不变。注意：model.User 已存在，session 已注入为参数" - 如果涉及多文件联动（如修改
utils.py的format_date()，需同步更新api/v1/orders.py和tests/test_utils.py），分三次提问，每次附上对应文件片段 + 明确变更点
对比 Python 2 升级到 3 的重构，DeepSeek 更适合哪类优化
它不擅长处理语法层强制迁移（如 print 变函数、xrange 消失），这类工作交给 2to3 或 pyupgrade 更稳。DeepSeek 真正有用的地方，在于语义层“软重构”：
- 把重复的
if config.env == "prod": ... else: ...提炼成get_api_base_url()函数 - 将散落在各处的
json.loads(request.body.decode())封装为统一的parse_json_body()工具函数 - 识别出某段计算逻辑实际是
functools.lru_cache的典型适用场景，给出加装饰器的建议和缓存键设计提醒 - 注意性能陷阱：它可能建议用
list(dict.items())替代dict.keys()，却忽略后者在 Python 3.7+ 是有序且更省内存
为什么本地跑通了，上线就报 AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'id'
这是最常被忽略的一环：DeepSeek 不知道你的运行时环境约束。它生成的代码默认“假设一切非空”，而真实系统里 db.query(User).filter(User.email==email).first() 完全可能返回 None。
- 它不会主动补
if user is None:分支，除非你明确要求：“请加上空值防护，并返回 HTTP 404” - 它可能把
os.environ.get("DB_URL") or "sqlite:///dev.db"简化为os.environ["DB_URL"]，导致线上缺环境变量直接崩 - 对类型提示敏感度低：如果你原代码没写
def foo(x: Optional[str]) -> int:，它生成的新函数大概率也不加，后续 mypy 检查会失败
复杂点在于：问题往往不出在它改的那一行，而出在它“顺手删掉”的那个兜底判断，或者它“没意识到必须保留”的初始化逻辑。人工 review 时，重点盯住所有 or、and、is None、hasattr 相关的边界检查是否还在。
