Mito AI 代码差异显示机制的问题分析与优化方案

在数据分析工具 Mito 的 AI 辅助编程功能中，我们发现了一个影响用户体验的核心问题：当用户未明确接受或拒绝 AI 生成的代码修改建议时，系统当前的差异显示机制会导致后续操作出现混乱。本文将深入分析问题本质，并提出三种可行的优化方案。

问题本质分析

当前机制存在一个关键缺陷：当用户第一次获得 AI 生成的代码修改建议后，如果既未接受也未拒绝，而是直接发起新的修改请求，系统会将前一次的"待确认修改"作为新的基准进行比较。这会导致两个严重问题：

1. 差异对比失去意义：用户期望看到的是原始代码与最新建议的对比，而非中间状态的对比
2. 操作不可逆：一旦用户错过接受/拒绝的时机，系统将保留可能错误的代码修改

技术解决方案探讨

方案一：按需显示差异

核心思路：

• 初始状态下仅显示AI建议的概要
• 用户需主动点击"预览"按钮才显示完整差异
• 强制用户完成"提示→预览→接受/拒绝"的标准流程

优势：

• 避免信息过载
• 建立明确的操作流程
• 降低用户认知负担

挑战：

• 增加操作步骤
• 可能影响高效用户的体验

方案二：自动回滚机制

核心思路：

• 默认显示代码差异
• 当检测到用户注意力转移时（如开始输入新提示或切换焦点）
• 自动回滚到原始代码状态

优势：

• 保持直观的差异展示
• 自动处理未确认的修改
• 最大化利用屏幕空间

挑战：

• 需要精确的状态管理
• 可能造成"代码突然变化"的困惑
• 需要清晰的视觉提示

方案三：任务窗格差异展示

核心思路：

• 将差异对比完全移至侧边任务窗格
• 主代码单元格保持原始状态
• 通过任务窗格进行修改预览和确认

优势：

• 完全隔离修改状态与实际代码
• 避免任何意外修改
• 保持代码单元格的稳定性

挑战：

• 任务窗格空间限制
• 可能需要优化差异展示方式
• 大段代码对比可能不够直观

技术实现考量

无论采用哪种方案，都需要解决几个关键技术点：

1. 状态管理：需要精确跟踪代码的原始状态、待确认修改和已确认修改
2. 用户意图识别：准确判断用户何时"放弃"当前修改建议
3. 性能优化：频繁的代码对比和回滚操作需要高效实现
4. 视觉反馈：确保用户始终清楚当前所处的修改状态

最佳实践建议

基于现有分析，我们建议采用方案一与方案三的结合体：

1. 初始状态下在任务窗格显示精简的修改建议
2. 提供"展开差异"按钮在任务窗格中查看完整对比
3. 主代码单元格保持原始状态直至明确接受
4. 设置超时自动回滚机制（如30秒无操作）

这种混合方案既保持了操作的灵活性，又确保了系统的健壮性，同时避免了任何可能导致用户困惑的自动行为。对于专业用户，还可以考虑提供设置选项，允许他们自定义差异展示的默认行为。

在实现时，建议采用React的状态管理方案，结合Redux来维护复杂的代码状态变迁，同时利用Monaco Editor的差异对比API来实现高效的代码比对展示。