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《AI生成代码的可解释性：设计与优化实践》
可解释性（Explainability）成为AI代码生成的关键挑战，直接影响代码质量和开发效率。本文将深入探讨可解释性在AI代码生成中的设计原则与优化实践，提供可落地的技术方案。未来，随着AI与开发工具链的深度整合，可解释性将从“优化项”升级为“必需项”，推动AI辅助编程进入高质量发展新阶段。：在AI生成代码的全生命周期中，将可解释性设计前置，比事后修复成本低90%。设计AI生成代码时，需将可解释性内化到生成流程中，而非事后补救。AI生成代码的可解释性不是附加功能，而应是设计核心。
——来自博客 https://blog.csdn.net/jie_kou/article/details/152407780
将可解释性设计前置比事后修复成本低90%。(单选)
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