当AI开始读源码,调Bug这件事彻底变了

当AI开始读源码,调Bug这件事彻底变了

曾经的我:"这个网上搜不到,我真解决不了",现在的我:"Cursor,你快把这几万行的源码读完找到Bug,不然我就要退订你了😎!"。


一、问题起点:为什么 RecyclerView 总是多加载一页?

有一天在调试性能时,我发现一个奇怪的问题:

RecyclerView 首次渲染总是会「多加载一页视图」,导致首屏加载明显变慢。

直觉告诉我问题出在布局逻辑上,可能在源码中存在某种预布局的逻辑,但是网上搜索、问AI都没能找到原因。直觉告诉我读源码是最好的解决方案,但是让我这种喜欢看博文"二手学习"的人去读源码,简直要了我的老命。 于是我决定 ------ 让 AI 来帮我读


二、让 AI 读源码:准备源码环境

我先下载了源码:

然后,我把 LinearLayoutManager.javaRecyclerView.java 这些核心文件加载进 AI 工具(Cursor),提出了第一个问题:

"为什么 RecyclerView 会多布局一页?有没有控制预加载空间的变量?"


三、AI 的推理:锁定 mExtraFillSpace

AI "思考"一番很快就定位到一个关键变量:

java 复制代码
int remainingSpace = layoutState.mAvailable + layoutState.mExtraFillSpace;

AI 告诉我:

remainingSpace 决定了当前布局还要绘制多少像素区域。

它由 mAvailable(当前可用空间) + mExtraFillSpace(额外填充空间)组成。 后者的存在可能导致多绘制一页。

AI 接着自动展开搜索:

  • 查看 mExtraFillSpace 的定义;
  • 追踪它的赋值位置;
  • 分析它在 onLayoutChildren()updateLayoutState()layoutForPredictiveAnimations() 中的变化。

我都不用手动翻文件,只需读 AI 生成的分析摘要:


四、AI 的源码结论(自动整理)

java 复制代码
/**
 * mExtraFillSpace 用于预布局不可见的 items。
 * 当存在目标滚动位置(如 smoothScrollToPosition)时,
 * calculateExtraLayoutSpace 会返回整个屏幕高度。
 */

简而言之:

当 RecyclerView 有目标滚动位置时(例如调用了 smoothScrollToPosition), 系统会提前布局整页的额外 items,保证滚动时不闪烁。

于是我去全局搜索项目代码,果然发现了一行:

kotlin 复制代码
recyclerView.smoothScrollToPosition(0)

------ 而且是在每次刷新数据后调用的。


五、验证与解决

为了验证 AI 的结论,我在相应的位置加上断点进行调试:

java 复制代码
Log.d("RV", "extraFillSpace = " + layoutState.mExtraFillSpace);

结果验证了:布局中 mExtraFillSpace 的确等于整个屏幕高度。

移除那行平滑滚动代码后,首次渲染时间立刻下降。

最终结论:

smoothScrollToPosition(0) 会触发额外的预布局逻辑, 导致 RecyclerView 预加载一整页不可见 View。


六、AI + 源码阅读的力量

过去,定位这种问题要靠断点、日志、阅读成千上万行代码,并整理源码调用逻辑。 现在,只需给AI一句指令:

"帮我查查 RecyclerView 为什么会多加载一页。"

AI 就能:

  • 自动定位相关代码,梳理相关的逻辑
  • 展示定义、赋值、调用链,找到可疑代码
  • 甚至解释背后的设计意图

我只需要验证结论并落地修复。

这是一种创世纪的 Debug 模式,AI时代,甚至不需要人来阅读源码,只需要将源码交给AI,成千上万行的代码,AI只需要几秒钟就能读完并定位到相关逻辑。

七、附:AI对话截图

仅使用免费版cursor

  1. AI的思考过程

  2. AI的结论

相关推荐
新元代码4 分钟前
Function Calling的现状和未来的发展
人工智能
jinxinyuuuus10 分钟前
订阅指挥中心:数据可移植性、Schema设计与用户数据主权
数据仓库·人工智能
ASS-ASH15 分钟前
视觉语言大模型Qwen3-VL-8B-Instruct概述
人工智能·python·llm·多模态·qwen·视觉语言模型·vlm
Xy-unu17 分钟前
[LLM]AIM: Adaptive Inference of Multi-Modal LLMs via Token Merging and Pruning
论文阅读·人工智能·算法·机器学习·transformer·论文笔记·剪枝
kangk1224 分钟前
统计学基础之概率(生物信息方向)
人工智能·算法·机器学习
再__努力1点24 分钟前
【77】积分图像:快速计算矩形区域和核心逻辑
开发语言·图像处理·人工智能·python·算法·计算机视觉
福客AI智能客服34 分钟前
露营装备行业智能 AI 客服:从 “售后救火” 到 “售前场景赋能” 的转型路径
人工智能
ccLianLian35 分钟前
DINO系列
人工智能·计算机视觉
Hcoco_me1 小时前
LLM(Large Language Model)系统学习路线清单
人工智能·算法·自然语言处理·数据挖掘·聚类
自由生长20241 小时前
流式响应中断:如何优雅停止AI模型的流式生成
ai编程