可快速为代码添加规范注释的四步法：一、用含函数目的/输入输出/边界条件的精准提示词引导ChatGPT生成PEP 257 docstring；二、分层注入函数级与行内级注释；三、基于AST解析反向校验注释准确性；四、注入领域术语约束提升专业性。
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如果您希望为现有代码快速添加规范、清晰的注释，但手动编写耗时且易遗漏关键逻辑说明，则可能是由于缺乏结构化提示词或未适配代码语义上下文。以下是实现高质量注释生成与可读性优化的具体操作路径：
一、使用精准提示词引导ChatGPT生成语义化注释
该方法通过构造包含函数目的、输入输出、边界条件等要素的指令，促使模型生成贴合工程实践的注释，避免泛泛而谈或脱离上下文的描述。
1、将待注释的代码完整粘贴至ChatGPT对话框，并在前方添加明确指令。
2、指令需包含“请为以下Python函数添加符合PEP 257规范的docstring，说明功能、参数类型、返回值及可能抛出的异常”等具体要求。
3、若代码含复杂算法，追加提示：“用中文逐行解释核心循环中变量i和acc的更新逻辑，不省略判断条件触发时机”。
二、分层注入注释：函数级+行内级协同生成
该方法区分注释粒度，先由ChatGPT生成函数级概要说明，再针对高复杂度语句单独请求行级解释，确保整体结构清晰且关键语句无歧义。
1、提交函数定义部分，要求：“仅输出三引号包裹的docstring，不包含任何额外文字或代码”。
2、复制函数内部某一行嵌套条件语句（如if x > 0 and y in seen:），单独发送并提示：“用一句话说明此行执行的前提条件和直接影响，禁止使用‘该语句’‘此代码’等指代词”。
3、将生成的函数级docstring与各关键行注释按原始位置插入源码对应位置。
三、基于AST解析结果反向校验注释准确性
该方法利用抽象语法树提取代码真实控制流与数据依赖，识别ChatGPT生成注释中与实际执行逻辑矛盾的描述，防止产生误导性说明。
1、使用Python内置ast模块解析原始代码，生成AST节点列表，重点关注FunctionDef、If、For、Assign节点。
2、提取每个FunctionDef节点的body首条表达式，比对ChatGPT生成的docstring中“返回值”描述是否覆盖所有return分支的实际类型。
3、对ChatGPT标注为“初始化计数器”的变量赋值语句，核查AST中是否存在其在循环前未被定义的Use-before-Define路径，若存在则标记该注释为需修正项。
四、注入领域术语约束提升专业性
该方法通过预置术语表限制ChatGPT的词汇选择，强制其使用目标技术栈的标准命名（如React中用“props”而非“输入参数”，TensorFlow中用“epoch”而非“训练轮次”），增强注释在团队协作中的可理解性。
1、在提示词开头声明：“你是一名资深后端工程师，熟悉Django REST Framework，所有注释必须使用‘serializer’‘queryset’‘APIView’等框架原生术语”。
2、提供术语对照示例：当代码出现self.get_object()时，注释中必须写“获取URL路径中指定ID对应的模型实例”，禁止使用“找出数据库里那条数据”等非专业表述。
3、对生成结果中出现的“这个函数”“那个变量”等模糊指代，立即要求模型按“主语必须为变量名或类名全称”规则重写。
