如何用AI写业务代码

我们知道，用AI写通用代码是非常容易且准确的，例如很容易让AI写一个冒泡排序或者时间格式处理工具函数，因为AI大模型训练的素材就来源于互联网上的通用知识和算法。但是，AI并没有通过我们的业务代码进行训练，所以按道理来讲，AI是写不出我们的业务代码的。那我们如何让AI变得也会写我们的业务代码呢，本文就是想解决这个问题。

如何让AI理解业务

要让AI写出业务代码，那就等价于需要让AI理解业务，就目前主流的方式，有以下四种：

1. function calling 函数调用

2. MCP 模型上下文协议（今天的主题）

3. RAG 检索增强生成

4. Fine-tuning 微调

什么是MCP

MCP全称是Model Context Protocol，翻译为模型上下文协议。MCP是一种以json格式的明文传输协议。

以一个城市温度查询服务的MCP为例，它的请求和返回格式例如下：

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{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": "req_123", // 请求唯一标识
    "method": "execute_tool",
    "params": {
        "tool": "weather_query",
        "arguments": {
            "location": "北京",
            "unit": "celsius"
        }
    }
}

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{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": "req_123", // 匹配请求ID
    "result": {
        "status": "success",
        "data": {
            "location": "北京",
            "temperature": 28,
            "unit": "celsius",
            "condition": "晴朗"
        }
    }
}

MCP服务有两种启动形式，第一种是stdio，以本地rpc的方式和大模型进行通信；第二种是http server，与大模型可以本地或者远程通信。

MCP本质上是规定了一个统一标准协议，让大模型可以方便的调用外部工具。说到这里，让笔者想起来以前一个很火的概念SOA（Service-Oriented Architecture），这么多年兜兜转转还是这些思路。

大模型与MCP的结合应用

有了MCP能力，我们就可以将业务里的工具以MCP的方式进行封装，供大模型使用。例如我们可以让大模型去调用我们的生成代码服务，并将生成的代码返回给大模型。这时候大模型拿到的代码就不是一个通用知识代码，而是一个符合我们业务领域知识的代码。由于MCP工具是确定性的，所以通过这种方式，我们可以减少大模型输出的幻觉问题，让大模型可以稳定高质量输出我们想要的业务代码。

例如，我们可以有以下一些MCP服务：

1. pb2ts：根据开发者输入的Protobuf协议文件，生成前端Typescript网络请求代码，并将相关代码自动上传到项目git仓库，更新本地仓库文件。开发者可以直接在IDE里使用最新的Typescript代码完成网络请求功能。

2. 拉起游戏：比如我们的项目需要拉起一个外部游戏或者App，那么我们可以让MCP返回固定的业务代码，通过某个SDK来进行外部拉起

3. • RAG：我们的MCP还可以连接RAG向量检索，进行相关的查询服务，将数据结果返回给大模型分析和使用

在这种情况下，AI大模型用作自然语言的语义理解和意图识别，然后判断调用哪些MCP服务来完成功能，这正是大模型的强项。而MCP的任务是按照标准协议提供项目特定的工具给大模型，使大模型的输出更加有确定性，减少大模型幻觉产生，并且能够理解我们的业务相关功能和代码。

pb2code MCP的功能和实现

笔者在项目里实现了一个pb2code服务，用户可以输入pb协议文件地址，生成业务特定的网络请求代码。具体的交互如下：

开发者只需要在AI聊天框里说：根据某个协议生成某个网络请求代码，就可以很方便完成相关代码的编写。MCP服务完成了以下事情：

1. 拿到大模型解析出来的pb文件网络地址和请求名两个参数

2. 调用项目内的研发平台服务，（1）生成ts代码（2）代码上传git（3）生成请求mock数据

3. 输出命令 git submodule update --remote 让大模型更新子仓库

4. 输出业务代码，让大模型将业务代码写入代码编辑区

这段网络请求代码是基于我们项目的网络框架编写的，如果让大模型基于通用知识去写，是无法写出这样的特定业务逻辑代码的。

各模块整体交互流程如下图：

思考与展望

基于MCP，我们可以提供更多的模块服务，辅助AI来编写业务代码。除了调用外部工具之外，我们还可以借助RAG技术，进行业务代码的检索，然后通过MCP的方式提供接口给大模型调用，后面可能会在这方面做一些尝试。

npm 和 pnpm 安装的区别

npm是将依赖安装到项目根目录node_modules里。

pnpm虽然也将依赖安装到node_modules里，但真实的包是在.pnpm里的，每个node_modules里都指向.pnpm里的唯一数据。

举个例子，package.json的内容如下

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{
    "dependencies": {
        "A": "^1.0.0",
        "B": "^1.0.0"
    }
}

其中A依赖了C@2.0.0，B依赖了C@3.0.0，两种安装方式的目录结构如下：

• npm安装

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node_modules
    A@1.0.0
        node_modules
            C@2.0.0
    B@1.0.0
        node_modules
            C@3.0.0

C如果安装在node_modules里，会造成版本冲突，所有将不同版本的C安装到了子node_modules里。当然，如果C的版本相同，会提取到根目录的node_modules里，这样不会造成冲突，也节省空间，但会丢失依赖树结构。

• pnpm安装

  最后用pnpm安装的目录为

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node_modules
    .pnpm
        A@1.0.0
            node_modules
                A
                C -> .pnpm/C@2.0.0/node_modules/C
        B@1.0.0
            node_modules
                B
                C --> .pnpm/C@3.0.0/node_modules/C
        C@2.0.0
            node_modules
                C
        C@3.0.0
            node_modules
                C
    A -> .pnpm/A@1.0.0/node_modules/A
    B -> .pnpm/B@1.0.0/node_modules/B

可以看到：

• pnpm所有安装的库都在.pnpm目录下，每个版本号一个单独的目录，其余的地方都是引用到这里的

• 根node_modules下只有项目直接使用的库A和B，指向.pnpm对应位置

• A和B的子依赖放在子node_modules目录里，并指向唯一的存储.pnpm目录

pnpm解决了版本冲突的问题，节省了硬盘空间，并保留了依赖树结构。

pnpm安装后库的查找过程

1. 代码引用A@1.0.0，在node_modules/A查找，实际位置是node_modules/.pnpm/A@1.0.0/node_modules/A

2. A依赖C，向上一级目录的node_modules里能查找到C，即node_modules/.pnpm/A@1.0.0/node_modules/C，实际指向位置是.pnpm/C@2.0.0/node_modules/C

vite项目打包遇到的问题和解决方案

在项目使用pnpm后，如果A引入了B，当pnpm install A时，如果项目不直接安装B，会在编译时出现报错，查找不到B模块

经过查找资料，发现vite打包用的rollup，只能打包相对模块，对于其他模块是不会被打包到bundle里的。

解决方案在vite.config.ts文件中增加配置

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import { defineConfig } from "vite";
import uni from "@dcloudio/vite-plugin-uni";
import { nodeResolve } from '@rollup/plugin-node-resolve';

// https://vitejs.dev/config/
export default defineConfig({
  plugins: [
    uni(),
  ],
  build: {
    rollupOptions: {
      plugins: [nodeResolve()],
    }
  }
});

参考资料 Troubleshooting | Rollup

除了以上方法，还发现另外一个解决方案，将第三方库pnpm install的时候进行平铺安装，需要在.npmrc文件里增加配置

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shamefully-hoist = true

这种方式安装，会将所有的库都安装在node_modules下，这时候是可以成功查找二级依赖并打包成功的。

如何进入引导界面

switch如何更新大气层，和进入hekate界面_hekate怎么进入游戏界面-CSDN博客

如何重装系统

将文件全部复制到sd卡，然后按照文档操作createMMC等

如何升级系统

将文件复制到sd卡，需要保留emcMMC文件和YOUXI文件，需要按阶梯升级，不能跳

随着nginx日志越来越大，最终会将服务器上的日志占满，方案是用logformat自动进行日志切割，需要以下步骤

项目的package.json如下

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  "scripts": {
    "dev": "vue-cli-service serve --https true --port 443 --host test.igame.qq.com",
    "build": "vue-cli-service build",
    "lint": "eslint --ext .js,.vue,.ts .",
    "lint:fix": "eslint --fix --ext .js,.vue,.ts .",
    "hippy:debug": "hippy-debug",
    "hippy:dev": "webpack --config ./scripts/hippy-webpack.dev.js",
    "hippy:vendor": "webpack --config ./scripts/hippy-webpack.ios-vendor.js --config ./scripts/hippy-webpack.android-vendor.js",
    "hippy:build": "webpack --config ./scripts/hippy-webpack.ios.js --config ./scripts/hippy-webpack.android.js",
    "hippy:publish": "hippy-publish igame-match-test",
    "hippy:publish:prod": "NODE_ENV='release' hippy-publish igame-match-release"
  },

可以看到，如果是sudo npm run dev的方式来启动服务的话，用的是vue-cli-service，这个是@vue/cli-service的命令，其默认是去读取根目录的配置文件vue.config.js。如果是以npm run hippy:dev 去启动的话，读取的是配置文件hippy-webpack.dev.js。由于两个配置文件不一样，所以，对ts的支持需要两边配置文件都要修改。

1. 背景

现在的公共库用js来书写，有两个问题：

1. 调用方无法获得语法提示，且对调用函数的参数类型不明

2. 公共库中的一些变量类型模糊不清

以上两个问题虽然不大，但是一定程度上影响了项目的开发效率和质量。通过typescript来改写公共库，有利于解决上述两个问题。

1. 集成方式选择

官方提供了源码集成方式，详细见文章Add Flutter to existing apps。

该方式有一个问题，Native工程和Flutter工程耦合性强，Native开发人员必须安装Flutter运行环境，才能运行真个工程，CI构建机上也要求有Flutter环境。更好的办法是将Flutter工程生成的产物集成进Native工程里，这样Native工程可以脱离Flutter环境运行。

iOS开发中，经常会接触到两种对象，Objective-C对象和Core Foundation对象，他们之间有所不同，可以互相转换。最大的不同之处在于，在ARC模式下，前者不用开发者手动管理内存，后者需要开发者手动管理内存，即调用CFRelease方法释放对象，否则会造成内存泄漏。转换的话主要会用到以下3个方法：

在日常开发中，NSObject 经常会被使用到。但是 NSProxy 却很少用。这个类顾名思义，是用来做代理的，任何消息都可以对它发送，在它内部，再指向具体的实现。

1. Autorelease Pool 是什么

iOS 的内存管理使用引用计数机制。当对象被初始化或者被强引用赋值时，对象的引用计数 +1，当对象离开所在函数作用域或者被设置为 nil 后，引用计数 -1。当对象的引用计数为 0 时，操作系统会释放掉对象所占用的内存。