CodeGeeX支持上下文感知重构，可通过右键菜单、注释指令、分步验证和侧边栏面板四种方式，对算法代码进行语义等价的简洁性、鲁棒性及语言特性优化。
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你想把一段已写好的算法逻辑（比如二分查找、快排分区、DP状态转移）在不改变功能的前提下变得更简洁、更鲁棒、更符合语言特性，CodeGeeX 能直接基于当前代码上下文给出语义等价的重构方案，无需手动重写或反复试错。
右键触发上下文感知重构
选中待优化的函数体、循环块或条件分支区域，确保光标位于选区内 → 右键 → 选择「Refactor with CodeGeeX」（IntelliJ 中可能显示为「Optimize with CodeGeeX」） → 等待 1～3 秒，面板弹出 2～4 个候选方案。
勾选“提取边界检查为 guard clause”或“用三元运算替代单行 if-else”，点击 Apply；若原始代码含空指针风险，插件会自动插入 Objects.nonNull() 或 Optional.ofNullable() 封装，【这步不会修改原逻辑，但会补全 null 安全校验】。
用注释指令驱动定向优化
方法一：在算法代码上方添加自然语言注释，例如：// 将该递归斐波那契改为带 memo 的迭代实现，避免重复计算，空间复杂度控制在 O(1) → 光标置于注释末尾 → 按 Alt+\（Windows/Linux）或 Option+\（Mac）→ 从建议列表中选取并插入。
方法二：若需保留递归结构但提升可读性，改写注释为：// 用 @lru_cache 修饰该函数，显式声明缓存大小为 128，并为参数添加类型提示 → 触发后检查生成代码是否真包含 @lru_cache(maxsize=128) 和 def fib(n: int) -> int。
注意：注释中必须出现具体约束词如“O(1)”“maxsize=128”“类型提示”，否则 CodeGeeX 可能返回泛泛而谈的简化版本。
分步验证并注入测试用例
第一步：先让 CodeGeeX 解释你当前算法的最坏时间复杂度和关键瓶颈点，确认它理解正确；
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第二步：粘贴三个典型测试输入（例如空数组、全相同元素、逆序数组），要求：“生成的优化版本必须通过以下全部用例，否则重写”；
第三步：对双指针类算法，额外追加指令：“当 left == right 时，确保不越界访问，且返回值语义与原版一致”。
这一步不可跳过。CodeGeeX 默认生成的优化代码可能忽略极端索引场景，人工注入测试用例能强制模型反向推导边界防护逻辑。
侧边栏发起多维度优化请求
点击 VS Code 右侧 CodeGeeX 图标打开面板 → 输入指令：“请从可读性、时间复杂度、Python 3.9+ 特性适配三个维度评估以下代码，并分别给出优化建议” → 粘贴原始算法 → 发送。
它会返回结构化反馈：例如“可读性：变量名 idx 可改为 insertion_point；时间复杂度：当前为 O(n²)，建议改用 bisect 模块；特性适配：可用 match-case 替代长 if-elif 链”。
每条建议都附带可直接运行的代码片段，复制粘贴即可生效。
