Qwen代码助手实战：AI驱动单元测试与注释生成提升开发效能-拓冰建站

1. 项目概述：当“思考型”AI助手成为你的代码搭档

作为一名写了十几年代码的老兵，我经历过太多这样的时刻：深夜，咖啡见底，面对着一堆刚写完的业务逻辑，还得硬着头皮去构思那些繁琐又必不可少的单元测试用例。或者，接手一个没有一行注释的“祖传”代码库，试图理解前人的思路，感觉就像在考古。这些重复性、高认知负荷的工作，极大地消耗了开发者的创造力和热情。

最近，一个名为Qwen3-4B-Thinking-GPT-5-Codex-Distill的模型（为了行文方便，后文简称Qwen代码助手）进入了我的视野。这个名字听起来很唬人，但它的核心目标却非常务实：专门解决编写单元测试和补充代码注释这两大痛点。它不是那种只会根据上下文补全几个单词的普通代码补全工具，而是一个经过特殊微调的“思考型”专家。据说它在1000个来自顶级代码模型的高质量示例上训练过，这让我很好奇——它到底能不能理解代码的深层逻辑，而不仅仅是语法？它生成的测试用例够不够“聪明”？补全的注释能不能说到点子上？

经过一段时间的深度使用和折腾，我可以负责任地说，这个工具已经从一个“有趣的概念”变成了我日常开发工作流中不可或缺的一环。它不仅仅是一个“代码生成器”，更像是一个理解你意图、能帮你查漏补缺的初级开发搭档。本文将抛开那些天花乱坠的宣传，从一个一线开发者的实战视角，为你彻底拆解如何利用这个Qwen代码助手，真正实现单元测试和注释补全的自动化，提升你的开发效率和代码质量。无论你是想解放双手，还是想给团队引入新的效能工具，这里的经验或许能给你一些直接的参考。

2. 模型部署与环境准备：从零到一的启动指南

在开始炫酷的实战之前，我们得先把“引擎”点着。部署环节是很多工具教程里一笔带过，但实际最容易踩坑的地方。我会结合自己的实操，把关键步骤和注意事项讲透。

2.1 理解模型部署的几种典型路径

这个Qwen代码助手通常以GGUF量化格式提供，这是一种针对CPU推理优化的模型格式，好处是对硬件要求相对友好，在消费级显卡甚至纯CPU环境下都能跑起来。部署它，主流有以下几种方式，你需要根据自身情况选择：

本地部署（推荐给喜欢折腾、注重隐私的开发者）：使用llama.cpp、ollama或text-generation-webui等工具在本地机器上运行。这需要你有一定的命令行操作能力，并且机器内存最好不少于16GB（对于4B参数的模型，8GB也可能勉强跑起来，但体验不佳）。
云服务器部署：在云服务商（如国内的阿里云、腾讯云，或海外的AWS、GCP）租用带GPU的实例进行部署。适合需要稳定、长期服务，或者本地硬件不足的团队。成本是主要考量因素。
使用预置的集成环境或镜像（最快捷的入门方式）：很多AI开发平台或社区会提供预装了模型和依赖的一键环境。就像我最初体验时用的那个，直接提供了一个包含Chainlit前端的完整环境，省去了大量配置时间。这非常适合快速验证和体验。

注意：无论哪种方式，请务必从官方或可信渠道获取模型文件。网络上来源不明的模型文件可能存在安全风险。

2.2 基于预置镜像的快速验证流程

假设你和我一样，从一个提供了预置环境的平台开始。你的首要任务是确认服务是否真的跑起来了，而不是看着启动日志自嗨。

第一步：检查服务状态打开终端，第一件事不是急着提问，而是看日志。运行类似cat /root/workspace/llm.log或journalctl -u your-service-name的命令。你要找的关键信息不是“进程已启动”，而是“应用启动完成”和“监听地址”。

一个健康的日志输出应该像这样：

INFO: Started server process [2048] INFO: Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. # 关键行：应用已就绪 INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to quit) # 关键行：服务地址和端口

如果卡在“Waiting for application startup”很久，或者出现大量ERROR日志，那可能是模型加载失败（比如内存不足）、依赖缺失或端口冲突。

第二步：测试API接口服务跑起来后，它通常提供一个HTTP API（比如基于FastAPI）。先别急着用花哨的前端，用最朴素的curl命令来一次“握手测试”：

curl -X POST http://localhost:8000/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "qwen-code-helper", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello, echo this message."}], "max_tokens": 50 }'

如果返回一个包含生成文本的JSON响应，恭喜你，核心服务通了。如果返回连接拒绝、超时或500错误，就需要回头检查服务日志。

第三步：通过Chainlit前端进行交互测试预置环境常搭配Chainlit，这是一个非常优雅的、类似ChatGPT的聊天式前端。在浏览器打开指定地址（如http://<your-server-ip>:8501）后，我建议进行一个阶梯式测试，而不是一上来就扔复杂代码：

基础指令测试：输入“用Python写一个函数，计算斐波那契数列的第n项。” 观察它是否理解基础编程问题，输出结构是否清晰。
代码解释测试：给它一段你写的、有点复杂的代码片段，问“请解释这段代码做了什么？” 这能测试它的代码理解能力。
边界试探：问一个模糊的问题，比如“如何优化网站？”，看它是要求澄清，还是开始泛泛而谈。一个好的代码助手应该倾向于在代码相关问题上深入，而对过于宽泛的问题保持谨慎。

通过这三步，你不仅能确认环境OK，还能初步感知模型的能力边界。我的经验是，如果它在基础代码生成和解释上表现可靠，那么后续的单元测试和注释生成任务成功率会很高。

3. 实战核心一：让AI为你构思全面的单元测试

单元测试是代码的“安全网”，但编织这张网往往枯燥且易漏。Qwen代码助手在这里的价值，不是替代你思考测试策略，而是作为一个不知疲倦的“审阅员”和“用例生成器”，帮你把策略快速、全面地实现。

3.1 从需求到指令：如何与AI清晰沟通测试意图

让AI生成高质量测试的关键，在于给出清晰的“任务说明书”。你不能只说“为这个函数写测试”，这太模糊了。你需要像对待一位新同事一样，交代背景、目标和细节。

一个糟糕的指令：“为下面的函数写单元测试。” （然后贴上一段代码）

一个优秀的指令应包含以下要素：

测试框架：明确指定pytest或unittest。这直接影响生成的代码结构。
被测代码：提供完整、可运行的函数/类代码。如果函数依赖外部导入，一并提供。
测试目标：明确说明你要覆盖哪些场景。这是最关键的一步。不要指望AI能猜透所有业务边界。
额外要求：比如代码风格（PEP 8）、是否使用特定夹具（fixture）、是否需要模拟（mock）外部服务等。

让我们看一个我实际项目中的例子。假设我有一个处理订单折扣的函数：

def calculate_discount(order_amount, customer_type, has_coupon=False): """计算订单最终折扣率。 Args: order_amount: 订单金额，大于0的数字。 customer_type: 客户类型，'regular', 'vip', 或 'svip'。 has_coupon: 是否使用优惠券。 Returns: float: 折扣率，例如0.9表示9折。 Raises: ValueError: 如果参数无效。 """ if not isinstance(order_amount, (int, float)) or order_amount <= 0: raise ValueError("订单金额必须为正数") if customer_type not in ['regular', 'vip', 'svip']: raise ValueError("客户类型无效") if not isinstance(has_coupon, bool): raise ValueError("has_coupon必须是布尔值") discount = 1.0 if customer_type == 'vip': discount *= 0.95 elif customer_type == 'svip': discount *= 0.90 if order_amount > 1000: discount *= 0.98 # 大额订单额外折扣 if has_coupon: discount *= 0.95 # 优惠券折扣 # 最低折扣不能低于7折 return max(discount, 0.7)

我给Qwen代码助手的指令是这样的：

请为上面的 `calculate_discount` 函数编写 pytest 单元测试。 请确保覆盖以下所有场景： 1. **正常流程**：组合测试不同客户类型、不同订单金额、是否使用优惠券的情况，验证折扣计算正确。 2. **边界值测试**： - 订单金额的边界：0.01（极小正值）、1000（刚好触发大额折扣的临界值）、1000.01（刚超过临界值）。 - 折扣下限边界：确保最终折扣率不会低于0.7。 3. **异常输入测试**： - 订单金额为0、负数、非数字类型（如字符串、None）。 - 客户类型为非法字符串（如 'unknown'）、数字、None。 - has_coupon 传入非布尔值（如字符串 'true'、数字1）。 4. **业务规则验证**： - VIP、SVIP折扣是否正确应用。 - 大额订单折扣和优惠券折扣是否以叠加（乘法）方式正确计算。 - 最终折扣率是否满足最低7折的限制。 请为每个测试用例起一个清晰的名字，并使用 `pytest.raises` 来测试异常抛出。

3.2 解析AI生成的测试代码：从结果中学习与优化

模型生成的测试代码通常非常全面，以下是一些关键部分的节选和我的点评：

import pytest from your_module import calculate_discount def test_discount_normal_cases(): """测试各种正常输入组合下的折扣计算。""" # 常规客户，小金额，无优惠券 assert calculate_discount(100, 'regular', False) == 1.0 # VIP客户，享受95折 assert calculate_discount(100, 'vip', False) == 0.95 # SVIP客户，享受9折 assert calculate_discount(100, 'svip', False) == 0.9 # 大额订单额外98折 assert calculate_discount(1500, 'regular', False) == 0.98 # VIP + 大额订单 + 优惠券：0.95 * 0.98 * 0.95 assert pytest.approx(calculate_discount(1500, 'vip', True)) == 0.95 * 0.98 * 0.95 # 测试折扣下限：SVIP + 大额 + 优惠券，计算值低于0.7，应返回0.7 # 0.9 * 0.98 * 0.95 = 0.8379，其实高于0.7。这里AI举的例子可能不够极端，我们可以手动加一个。 # 假设有一个‘超级折扣’场景，计算后为0.65，那么函数应返回0.7。 # 这提示我们可能需要补充一个更极端的用例。 def test_discount_lower_bound(): """测试最终折扣率不会低于0.7。""" # 构造一个计算后远低于0.7的场景（需要修改函数或假设，这里示意） # 这暴露了原始指令的一个模糊点：我们没告诉AI如何构造“低于0.7”的场景。 # 实际上，根据当前业务规则，可能无法自然触发低于0.7的情况。 # 这是一个很好的讨论点：我们需要测试无法自然到达的边界吗？通常需要，可以验证`max`逻辑。 # 我们可以通过临时mock或测试一个内部函数来实现，但给AI的指令需要更精确。 def test_invalid_order_amount(): """测试无效订单金额引发ValueError。""" with pytest.raises(ValueError, match="订单金额必须为正数"): calculate_discount(0, 'regular') with pytest.raises(ValueError): calculate_discount(-100, 'vip') with pytest.raises(ValueError): calculate_discount("一百元", 'svip') # 非数字类型 with pytest.raises(ValueError): calculate_discount(None, 'regular') def test_invalid_customer_type(): """测试无效客户类型引发ValueError。""" invalid_types = ['unknown', '', 123, None, 'VIP'] # 注意大小写敏感 for ctype in invalid_types: with pytest.raises(ValueError, match="客户类型无效"): calculate_discount(100, ctype)

我的实操心得与优化迭代：

AI生成的测试很全面，但“聪明度”有限：它完美覆盖了我列出的所有显式场景，包括各种异常输入。但对于“折扣下限”这种需要更深入推理的场景，它生成的用例可能不够典型。这很正常，AI缺乏对业务“不可能情况”的洞察。

迭代优化是关键：看到第一次的结果后，我立刻进行了第二轮指令：

生成的测试很好，感谢。请针对 `test_discount_lower_bound` 进行优化： 1. 当前业务规则下，折扣率可能无法自然低于0.7。请添加一个测试，直接验证 `max(discount, 0.7)` 这行逻辑：即当传入一个计算后`discount`为0.65的虚拟值时，函数是否返回0.7。 2. 为了做到这一点，你可以建议使用 `unittest.mock` 来临时模拟内部计算过程，或者添加一个仅用于测试的辅助函数。请选择一种方式实现。

这次，AI给出了使用unittest.mock.patch来临时替换局部计算过程的方案，完美地测试了边界逻辑。

不要迷信，要审查：AI可能会误解一些边界条件。例如，它最初用‘VIP’（大写）测试客户类型，而我的函数只接受小写。这提醒我，生成的测试代码必须经过人工运行和审查。AI是强大的助手，但不是最终的质量守门员。

3.3 将AI集成到TDD工作流中

传统的测试驱动开发（TDD）“红-绿-重构”循环，现在可以进化为“描述-生成-验证-重构”循环。

描述：在写实现代码之前，先用自然语言向AI描述函数的功能、输入、输出和边界条件。
生成：让AI根据描述，生成一组初步的测试用例（甚至可以先生成测试框架）。
验证与实现：运行这些测试（当然是红的），然后开始实现功能代码，直到所有测试变绿。在这个过程中，你可能会发现AI遗漏的用例，随时补充指令让它生成。
重构：功能完成后，可以再让AI审查代码，为重构（比如提取函数、优化逻辑）提供建议，并同步更新测试。

这套流程将测试用例的构思从“事后补救”变成了“事前设计”，极大地提升了开发节奏和代码质量。

4. 实战核心二：赋予代码“自述”能力——智能注释与文档补全

清晰的注释和文档是代码可维护性的生命线，但也是最容易被忽视和腐化的部分。Qwen代码助手在注释补全方面，表现更像一个经验丰富的技术写作者，它能将冰冷的代码转化为有逻辑、有上下文的解释。

4.1 注释补全的层次：从行内解释到架构说明

AI补全注释的能力可以分为几个层次，你需要明确你当前需要哪个层次：

Level 1: 行内解释：解释某一行或某一段代码“在做什么”。例如，将i += 1解释为“增加计数器”。
Level 2: 函数/方法级文档：说明函数的用途、参数、返回值、异常以及核心算法。这是最常用的一层。
Level 3: 模块/类级概述：解释整个类或模块的职责、设计模式、以及与其他模块的交互。
Level 4: 算法与性能分析：解释复杂算法的原理、时间/空间复杂度、以及潜在的优化点。
Level 5: 业务上下文与决策记录：说明这段代码背后的业务规则、历史决策（比如为什么选择A方案而非B方案）。

在实战中，我通常从Level 2和Level 4入手，因为它们对理解代码逻辑帮助最大。

4.2 深度案例：为一个微服务通信工具包添加注释

假设我有一个自研的、用于微服务间轻量级通信的小工具包，代码写得不错，但缺乏注释。原始代码如下：

import json import asyncio import aiohttp from typing import Any, Dict, Optional from dataclasses import dataclass, asdict from abc import ABC, abstractmethod class Message: def __init__(self, topic: str, payload: Dict[str, Any], msg_id: Optional[str] = None): self.topic = topic self.payload = payload self.id = msg_id or self._generate_id() self.timestamp = asyncio.get_event_loop().time() def _generate_id(self) -> str: import uuid return str(uuid.uuid4()) def serialize(self) -> str: return json.dumps({'id': self.id, 'topic': self.topic, 'payload': self.payload, 'ts': self.timestamp}) @classmethod def deserialize(cls, data: str) -> 'Message': obj = json.loads(data) return cls(topic=obj['topic'], payload=obj['payload'], msg_id=obj['id']) class Backend(ABC): @abstractmethod async def connect(self): pass @abstractmethod async def publish(self, msg: Message): pass @abstractmethod async def subscribe(self, topic: str, callback): pass class RedisBackend(Backend): def __init__(self, url: str): self._url = url self._conn = None self._subscribed = {} async def connect(self): import redis.asyncio as redis self._conn = redis.from_url(self._url) await self._conn.ping() async def publish(self, msg: Message): if not self._conn: raise RuntimeError("Not connected") await self._conn.publish(msg.topic, msg.serialize()) async def subscribe(self, topic: str, callback): if topic in self._subscribed: return pubsub = self._conn.pubsub() await pubsub.subscribe(topic) self._subscribed[topic] = pubsub async for message in pubsub.listen(): if message['type'] == 'message': decoded_msg = Message.deserialize(message['data'].decode()) asyncio.create_task(callback(decoded_msg)) @dataclass class ClientConfig: backend_url: str timeout: float = 5.0 retry_count: int = 3 class MessagingClient: def __init__(self, config: ClientConfig): self.config = config self._backend = RedisBackend(config.backend_url) self._connected = False async def __aenter__(self): await self.connect() return self async def __aexit__(self, *args): await self.disconnect() async def connect(self): for i in range(self.config.retry_count): try: await asyncio.wait_for(self._backend.connect(), timeout=self.config.timeout) self._connected = True return except (ConnectionError, asyncio.TimeoutError) as e: if i == self.config.retry_count - 1: raise await asyncio.sleep(2 ** i) async def disconnect(self): self._connected = False # 实际应关闭backend连接，此处简化 async def send(self, topic: str, payload: Dict[str, Any]) -> str: if not self._connected: raise RuntimeError("Client not connected") msg = Message(topic, payload) await self._backend.publish(msg) return msg.id

我给AI的指令需要非常具体，因为它需要理解一个微型框架：

请为上面的异步消息通信工具包代码添加全面、专业的中文注释。要求如下： 1. **类与函数级别**：为每个类（Message, Backend, RedisBackend, ClientConfig, MessagingClient）和其主要方法添加文档字符串，说明其职责、设计意图。 2. **参数与返回值**：清晰说明每个`__init__`和方法参数的意义、类型、以及返回值的含义。 3. **关键逻辑解释**：对代码中的关键行进行行内注释，解释“为什么”要这么做。例如： - `Message` 中 `_generate_id` 使用UUID的原因。 - `RedisBackend.subscribe` 方法中 `asyncio.create_task` 的作用和考虑。 - `MessagingClient.connect` 中指数退避重连的逻辑。 4. **设计模式与架构说明**：指出代码中使用的设计模式（如抽象基类ABC、数据类dataclass、上下文管理器），并解释其好处。 5. **异常与边缘情况**：在注释中说明可能抛出的异常及在什么情况下会抛出。 6. **性能与线程安全提示**：基于代码（如异步IO、连接管理）给出简单的性能或并发安全提示。 请采用Google风格的文档字符串格式。

4.3 审阅AI生成的注释：质量评估与人工润色

AI生成的注释洋洋洒洒，以下是我摘取的一些亮点和需要人工干预的地方：

亮点（AI做得好的地方）：

准确识别设计模式：它在Backend类的注释中明确指出：“这是一个抽象基类，定义了消息后端的统一接口，遵循依赖倒置原则，使得MessagingClient不依赖于具体后端实现。” 这种洞察非常到位。
解释了关键技术选型：在Message._generate_id旁注释道：“使用UUID4生成全局唯一标识符，避免了在分布式环境下生成ID的冲突问题，比自增ID或时间戳更安全。” 这解释了“为什么用UUID而不是其他方法”。
点明了异步编程的细节：在RedisBackend.subscribe的asyncio.create_task处注释：“将回调函数的执行包装为独立任务，避免阻塞消息监听循环。这意味着回调函数可以是异步的，并且其执行不会影响接收后续消息。” 这对于不熟悉异步编程的开发者是很好的提示。
补充了业务逻辑：在MessagingClient.connect的指数退避循环处注释：“采用指数退避策略进行重连，等待时间为2^i秒。这种策略在遇到临时性网络故障时能有效避免重试风暴，同时保证最终能连接上。”

需要人工润色的地方（AI的局限性）：

过度注释：AI有时会对非常明显的代码进行注释，比如在self.topic = topic旁写“设置消息主题”。这类注释是噪音，需要删除。
对“意图”的揣测可能偏差：AI可能会说“ClientConfig使用数据类是为了简化配置管理”，这没错。但作为原作者，我知道更深层的意图是“为了确保配置在创建后是不可变的，并且自动生成__repr__方法便于调试”。我需要手动修正这一点。
缺少“坑”的提示：AI生成的注释很少会主动警告潜在的问题。例如，在RedisBackend中，disconnect方法被简化了。我需要手动添加注释：“注意：此处disconnect方法为简化实现，实际生产环境中需要正确关闭Redis连接和所有pubsub对象，防止资源泄漏。”
术语一致性：AI有时会用“消息队列”、“发布订阅”等不同术语。我需要统一为“消息”和“主题”。

我的工作流变成了：

AI生成初稿：快速获得一个结构完整、信息量大的注释底稿。
人工精修：删除废话，修正意图描述，补充“坑点”和“性能提示”，统一术语。
格式美化：确保符合团队的注释风格指南（如Google风格、NumPy风格）。

这个过程将编写注释的时间从“从零创作”缩短为“编辑和优化”，效率提升是显而易见的，而且最终产出的注释质量往往比匆忙手写的要高。

5. 高级应用与避坑指南：超越基础用法

当你熟悉了基本操作后，可以尝试一些更高级的用法，同时也要警惕一些常见的陷阱。

5.1 组合拳：让AI参与代码审查与重构建议

除了生成测试和注释，Qwen代码助手还可以作为一个初级的代码审查员。你可以将一段你觉得“味道不太好”但又没时间优化的代码丢给它。

指令示例：

请审查以下Python函数，并从代码风格、性能、可读性和潜在错误四个方面提出具体的改进建议。请直接给出重构后的代码。

AI可能会指出：使用了魔术数字、循环可以更高效、某个边界条件处理不严谨、可以改用更Pythonic的写法等。虽然它的建议不一定全部正确，但能提供一个全新的、自动化的视角，帮你发现盲点。

5.2 应对复杂函数与模糊需求

当函数极其复杂或需求描述模糊时，AI可能生成不准确或过于笼统的测试/注释。这时需要“分而治之”：

分解函数：如果函数太长，先手动或让AI帮你将其拆分成几个逻辑清晰的小函数，再分别处理。
提供更多上下文：不要只给函数本身。提供它所在的类、导入的模块、甚至相关的业务文档片段，帮助AI理解完整语境。
交互式澄清：如果AI生成的测试用例很奇怪，反问它：“你为什么认为需要测试这个边界条件？” 它可能会解释其推理过程，这有助于你发现是自己需求描述不清，还是AI理解有误。

5.3 必须警惕的“坑”与局限性

幻觉与自信错误：AI可能会“一本正经地胡说八道”，生成看似合理但完全错误的测试断言，或者编造不存在的库函数。所有生成的代码必须运行验证。
安全盲区：AI生成的代码可能忽视安全漏洞。例如，在生成处理用户输入的测试时，它可能不会主动包含SQL注入、XSS等安全测试用例。安全测试必须由开发者主导。
版权与许可：确保你用于微调或提示的代码没有版权问题。AI生成的代码也可能无意中模仿了有版权保护的代码片段。
性能测试的缺失：AI擅长生成功能测试，但很少自动生成性能测试（压力测试、负载测试）。这部分需要专门引导或手动完成。
对“坏代码”的放大：如果你给AI的源代码本身设计糟糕、耦合度高，AI生成的测试和注释也会基于这个糟糕的结构，可能让问题更难被发现。所谓“垃圾进，垃圾出”。
不要泄露敏感信息：绝对不要将包含API密钥、密码、内部服务器地址或敏感业务逻辑的代码提交给任何在线或你不完全信任的AI服务。使用本地部署的模型是最安全的选择。

6. 融入团队工作流：从个人工具到团队效能

个人用得爽只是第一步，如何让团队也能受益，并建立规范，是更大的挑战。

制定团队使用指南：编写一个简短的内部文档，说明Qwen代码助手适合什么场景（如生成样板测试、补全基础注释）、不适合什么场景（如核心业务逻辑设计、安全相关代码），并给出几个标准的指令模板。
在Code Review中设立“AI辅助检查项”：在提交流程中，可以要求作者说明哪些测试用例或注释是AI生成的，并经过人工验证。Reviewer也应将AI生成的部分作为重点检查对象。
与CI/CD管道结合（进阶）：可以探索在持续集成中，用AI工具对新增代码自动生成测试建议或注释建议，作为PR评论的一部分提供给开发者参考，而不是直接合并。
建立提示词库：团队可以共同维护一个“优质提示词”库，针对常见的业务模块（如用户认证、支付处理、数据导出）积累经过验证的、能生成高质量测试和注释的指令模板，降低大家的使用门槛。

最后，我想强调的是，Qwen代码助手这类工具，其价值不在于替代开发者，而在于放大开发者的能力。它接管了那些重复、繁琐、需要大量样板代码的任务，让我们能更专注于真正的难点：架构设计、复杂业务逻辑实现和创造性解决问题。把它当作一个不知疲倦、知识渊博的初级搭档，你会发现自己和团队的开发体验与代码质量，都能迈上一个新的台阶。开始尝试吧，从你下一个需要写测试或整理注释的任务开始。