MonkeyCode做代码天生器：从模板引擎到AI辅助的完备实战

重复代码是步调员的天敌。MonkeyCode不但能帮你写代码，还能帮你造"写代码的工具"——代码天生器。

代码天生器的代价

1. 程序员的时间分配：
2.   写新代码：30%
3.   写重复代码：40%  ← 这里可以优化！
4.   调试代码：30%

复制代码

代码天生器把40%的重复劳动变成1次模板设置。
场景1：CRUD代码天生器

痛点

每个数据表都要写：Model、Schema、CURD接口、单位测试……满是模板代码。
让MonkeyCode天生CRUD天生器

1. # generate_crud.py - 命令行工具
2. import yaml
3. import jinja2
4. import os
5. from pathlib import Path
7. # ─── 模板引擎 ───
8. env = jinja2.Environment(
9.     loader=jinja2.FileSystemLoader("templates/"),
10.     trim_blocks=True,
11.     lstrip_blocks=True
12. )
14. # ─── 模型定义（YAML）───
15. """
16. # schema/user.yaml
17. model: User
18. table: users
19. fields:
20.   - name: id
21.     type: int
22.     primary_key: true
23.     auto_increment: true
24.   - name: email
25.     type: str
26.     unique: true
27.     nullable: false
28.   - name: nickname
29.     type: str
30.     nullable: true
31.   - name: created_at
32.     type: datetime
33.     default: "now()"
34. """
36. def load_schema(yaml_path: str) -> dict:
37.     with open(yaml_path) as f:
38.         return yaml.safe_load(f)
40. def generate_model(schema: dict) -> str:
41.     """生成SQLAlchemy Model"""
42.     template = env.get_template("model.py.j2")
43.     return template.render(schema=schema)
45. def generate_router(schema: dict) -> str:
46.     """生成FastAPI Router"""
47.     template = env.get_template("router.py.j2")
48.     return template.render(schema=schema)
50. def generate_schemas(schema: dict) -> str:
51.     """生成Pydantic Schema"""
52.     template = env.get_template("schemas.py.j2")
53.     return template.render(schema=schema)
55. def generate_tests(schema: dict) -> str:
56.     """生成pytest单元测试"""
57.     template = env.get_template("tests.py.j2")
58.     return template.render(schema=schema)
60. def generate_all(schema_path: str, output_dir: str):
61.     schema = load_schema(schema_path)
62.     model_name = schema["model"]
63.     base = Path(output_dir) / model_name.lower()
64.     base.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
65.    
66.     (base / "model.py").write_text(generate_model(schema))
67.     (base / "router.py").write_text(generate_router(schema))
68.     (base / "schemas.py").write_text(generate_schemas(schema))
69.     (base / "tests.py").write_text(generate_tests(schema))
70.    
71.     print(f"✅ 生成完成：{base}/")
73. if __name__ == "__main__":
74.     import sys
75.     generate_all(sys.argv[1], sys.argv[2])

复制代码

Jinja2模板示例

1. {# templates/model.py.j2 #}
2. from sqlalchemy import Column, Integer, String, DateTime
3. from sqlalchemy.orm import declarative_base
5. Base = declarative_base()
7. class {{ schema.model }}(Base):
8.     __tablename__ = "{{ schema.table }}"
9.    
10.     {% for field in schema.fields %}
11.     {{ field.name }} = Column(
12.         {% if field.type == 'int' %}Integer()
13.         {% elif field.type == 'str' %}String()
14.         {% elif field.type == 'datetime' %}DateTime()
15.         {% endif %}
16.         {% if field.primary_key %}, primary_key=True{% endif %}
17.         {% if field.auto_increment %}, autoincrement=True{% endif %}
18.         {% if field.unique %}, unique=True{% endif %}
19.         {% if field.nullable == false %}, nullable=False{% endif %}
20.     )
21.     {% endfor %}

复制代码

1. {# templates/router.py.j2 #}
2. from fastapi import APIRouter, Depends
3. from pydantic import BaseModel
5. router = APIRouter(prefix="/{{ schema.table }}")
7. @router.post("/")
8. async def create_{{ schema.table | singular }}(data: {{ schema.model }}Create):
9.     # TODO: 实现创建逻辑
10.     return {"id": 1}
12. @router.get("/")
13. async def list_{{ schema.table }}(skip: int = 0, limit: int = 100):
14.     # TODO: 实现列表查询
15.     return []
17. @router.get("/{id}")
18. async def get_{{ schema.table | singular }}(id: int):
19.     # TODO: 实现单条查询
20.     return {"id": id}
22. @router.put("/{id}")
23. async def update_{{ schema.table | singular }}(id: int, data: {{ schema.model }}Update):
24.     # TODO: 实现更新
25.     return {"id": id}
27. @router.delete("/{id}")
28. async def delete_{{ schema.table | singular }}(id: int):
29.     # TODO: 实现删除
30.     return {"deleted": True}

复制代码

利用

1. python generate_crud.py schema/user.yaml ./app/
2. # 输出：
3. # ✅ 生成完成：./app/user/
4. #   ├── model.py
5. #   ├── router.py
6. #   ├── schemas.py
7. #   └── tests.py

复制代码

场景2：GraphQL代码天生

GraphQL有一堆Boilerplate代码，用graphql-code-generator主动天生：

1. # codegen.yml
2. overwrite: true
3. schema: "http://localhost:8000/graphql"
4. documents: "src/**/*.graphql"
5. generates:
6.   src/generated/types.ts:
7.     plugins:
8.       - "typescript"
9.       - "typescript-operations"
10.       - "typescript-react-apollo"
11.   src/generated/api.ts:
12.     plugins:
13.       - "typescript-generator"

复制代码

运行 npx graphql-codegen，主动天生TypeScript范例界说和API调用代码。
场景3：Protocol Buffers + gRPC

1. // api/order.proto
2. syntax = "proto3";
3. package order.v1;
5. service OrderService {
6.   rpc CreateOrder (CreateOrderRequest) returns (CreateOrderResponse);
7.   rpc GetOrder    (GetOrderRequest)    returns (GetOrderResponse);
8. }
10. message CreateOrderRequest {
11.   string user_id = 1;
12.   repeated OrderItem items = 2;
13. }
15. message OrderItem {
16.   string sku = 1;
17.   int32 qty = 2;
18. }

复制代码

天生Python代码：

1. python -m grpc_tools.protoc \
2.   -I. \
3.   --python_out=. \
4.   --grpc_python_out=. \
5.   api/order.proto

复制代码

场景4：AI辅助代码天生器（Swagger/OpenAPI）

从OpenAPI Spec主动天生SDK：

1. # 安装openapi-generator
2. # npm install @openapitools/openapi-generator-cli -g
4. # 生成Python SDK
5. openapi-generator-cli generate \
6.   -i http://localhost:8000/openapi.json \
7.   -g python \
8.   -o ./sdk/python \
9.   --additional-properties=packageName=myapi_sdk
11. # 生成TypeScript SDK
12. openapi-generator-cli generate \
13.   -i http://localhost:8000/openapi.json \
14.   -g typescript-fetch \
15.   -o ./sdk/ts

复制代码

场景5：MonkeyCode天生MonkeyCode（元编程）

让AI帮你写代码天生器：

1. 我的项目有20个数据表，每个表都要写：
2. - SQLAIchemy Model
3. - Pydantic Schema
4. - FastAPI CRUD接口
5. - pytest单元测试
7. 请帮我写一个代码生成器：
8. 1. 输入：YAML格式的表结构定义
9. 2. 输出：上述4个文件
10. 3. 使用Jinja2模板引擎
11. 4. 支持一键生成+单表生成
12. 5. 生成后运行pytest验证

复制代码

高级本事：模板继承

1. {# templates/base_api.py.j2 #}
2. from fastapi import APIRouter, HTTPException
3. from typing import List, Optional
5. router = APIRouter()
7. {% block list_endpoint %}{% endblock %}
8. {% block create_endpoint %}{% endblock %}
9. {% block get_endpoint %}{% endblock %}
10. {% block update_endpoint %}{% endblock %}
11. {% block delete_endpoint %}{% endblock %}

复制代码

1. {# templates/custom_router.py.j2 #}
2. {% extends "base_api.py.j2" %}
4. {% block list_endpoint %}
5. @router.get("/")
6. async def list_items():
7.     return []
8. {% endblock %}

复制代码

代码天生器的界限

1. 适合生成：
2.   ✅ CRUD模板代码
3.   ✅ 类型定义（protobuf/GraphQL）
4.   ✅ SDK/客户端绑定
5.   ✅ 配置文件模板
6.   ✅ 单元测试模板
8. 不适合生成：
9.   ❌ 复杂业务逻辑（会生成错误逻辑）
10.   ❌ 安全敏感代码（加密/认证）
11.   ❌ 性能关键路径（需人工优化）

复制代码

MonkeyCode Prompt模板

1. 用[Python/Go/TypeScript]写一个代码生成器，需求：
2. 1. 输入格式：[YAML/JSON/Protobuf]
3. 2. 生成目标：[CRUD代码/SDK/类型定义]
4. 3. 使用[Jinja2/Go template] 模板引擎
5. 4. 生成文件列表：[列出所有文件]
6. 5. 生成后自动运行测试验证
7. 6. 支持命令行参数：[参数列表]

复制代码

总结

代码天生器的核心是辨认重复模式，抽象为模板。
MonkeyCode能帮你：

• 分析现有代码，辨认可模板化的重复模式
  
• 计划YAML/JSON输入格式
  
• 编写Jinja2/Go template模板
  
• 天生完备的代码天生器（含CLI、测试、文档）
  

记着：代码天生器不是"一次性脚本"，而是必要维护的底子办法。模板要清晰、可调试、可覆盖。

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长及时删除侵权内容，谢谢合作！qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及软件市场,开放入驻,技术点评得现金.