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如果您希望借助 ChatGPT 对现有代码进行结构改进、性能提升或可维护性增强，则需明确重构目标并提供上下文。以下是实现高质量代码重构与优化的多种具体方法：
一、提供完整上下文与明确指令
ChatGPT 的输出质量高度依赖输入提示的完整性与精确性。仅粘贴片段易导致逻辑断层或语义误解，因此需同步提供函数职责、调用关系、约束条件及预期行为。
1、将原始代码块用三个反引号包裹，并置于提示词中。
2、在代码前添加简明注释，说明该模块的功能定位与输入输出契约。
3、明确指出重构方向，例如“将嵌套循环改为哈希表查找以降低时间复杂度”或“拆分超过80行的函数为职责单一的子函数”。
二、分阶段引导式重构
一次性要求全面重构常导致结果不可控。应将任务分解为语义清晰的阶段，逐轮交互验证，确保每步变更符合预期且不破坏原有功能边界。
1、向 ChatGPT 发送指令：“请仅重命名所有模糊变量名，保持逻辑完全不变，返回完整代码”。
2、收到响应后，检查新变量名是否准确反映其用途，确认无误后再进入下一阶段。
3、发送新指令：“基于上一版代码，提取重复计算逻辑为独立函数，不修改任何调用点”。
三、注入测试用例驱动重构
通过提供典型输入-输出对，可显著提升 ChatGPT 对边界条件和异常路径的理解能力，避免因假设错误引发逻辑偏差。
1、在提示词中列出至少三组测试数据，包括正常值、边界值和非法输入。
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2、附加说明：“重构后的代码必须在所有以下测试用例中产生相同输出”。
3、要求 ChatGPT 在返回代码前，先逐条验证各测试用例的执行路径是否覆盖。
四、强制结构化输出格式
默认自由文本响应难以直接集成到开发流程中。指定输出结构可减少人工解析成本，并提升与 IDE 或静态分析工具的兼容性。
1、在提示词末尾添加：“仅返回重构后的完整代码，不要解释、不要注释、不要额外字符，开头结尾不得包含任何 Markdown 或代码块符号”。
2、若需保留注释，则明确要求：“所有新增注释必须以 // REFACTOR: 开头，且仅出现在函数顶部或关键分支入口处”。
3、对 Python 项目，可追加：“遵循 PEP 8，行宽严格限制为79字符，使用空行分隔函数”。
五、交叉验证与人工审查锚点设置
ChatGPT 可能引入隐蔽副作用，如未声明的全局状态修改或隐式类型转换。需预设关键校验点，辅助开发者快速识别风险区域。
1、要求模型在每次重构输出中，用特定标记标识高风险操作：“// ⚠️ SIDE EFFECT: 修改了外部字典 state_map”。
2、指令中明确：“若涉及递归调用，请在函数首行添加 // RECURSION_DEPTH: max=5”。
3、对涉及并发或异步的操作，强制标注：“// ASYNC_SAFE: 已确保 await 点之间无共享状态竞争”。
