第六课：用 AI 编程实现下一词预测器

先给编程助手一份可检查的需求

本节把之前的相邻词计数实验实现为一个 Python 程序。可以使用学校或家长允许的编程助手，把下面的契约和测试交给它；不要求购买某个工具。GuppyLM 本身不是通用编码助手。先让助手解释方案和边界，再生成代码；暂不使用外部工具时，可检查本站参考实现，并在报告中说明。

请用 Python 3 标准库实现 predict_next(text, context)。
每行是独立句子，按空白切词，只统计同行相邻词。
返回 context 后出现最多的词；平票按训练数据中首次出现顺序选择。
未知词或空数据返回 None；去掉 context 首尾空白。
不要下载依赖、访问网络或读写文件。
先解释算法和边界，再给实现与可直接运行的 assert 测试。
测试必须包括：多数票、平票、句子边界、未知词、空数据、多余空格。

先看会运行什么，再执行

参考程序只导入标准库 Counter，没有网络或文件操作。阅读 AI 返回的版本时，同样检查导入、系统命令、网络请求和文件读写；不理解的语句先让它逐行解释，并与老师核对。已有 Python 3 环境时，导出草稿到文件夹，在该目录终端运行 python3 文件名.py；Windows 可用 py 文件名.py。应看到“6 个基础测试通过”。缺少环境时由老师安排，未执行则标注待测。

from collections import Counter


def predict_next(text, context):
    counts = Counter()
    for line in text.splitlines():
        tokens = line.split()
        for left, right in zip(tokens, tokens[1:]):
            if left == context.strip():
                counts[right] += 1
    return counts.most_common(1)[0][0] if counts else None


def test_predict_next():
    assert predict_next("我 喜欢 海草\n我 喜欢 气泡\n我 喜欢 海草", "喜欢") == "海草"
    assert predict_next("我 喜欢 气泡\n我 喜欢 海草", "喜欢") == "气泡"
    assert predict_next("我 喜欢 海草\n我 吐 气泡", "海草") is None
    assert predict_next("我 喜欢 海草", "住在") is None
    assert predict_next("", "喜欢") is None
    assert predict_next("我   喜欢  海草", " 喜欢 ") == "海草"


if __name__ == "__main__":
    test_predict_next()
    print("6 个基础测试通过")
    print("喜欢 ->", predict_next("我 喜欢 海草", "喜欢"))

用一个失败反例检查 AI

常见错误是先对整篇文本执行 text.split()，这会丢失换行边界。输入“我 喜欢 海草”换行“我 吐 气泡”，不该学到“海草→我”。参考实现逐行处理，所以该测试返回 None。可以先保存正确版本，再尝试把循环改成整篇切分，运行边界测试观察失败；用下面的报错任务卡要求助手做最小修复。

需求：每行独立，不能把两行首尾连起来。
复现输入：'我 喜欢 海草\n我 吐 气泡'，context='海草'。
预期：None。实际：'我'（仅当实际复现时填写）。
请解释为什么跨行计数，并给最小修改。
保留原来的其他行为；补上这个回归测试，再说明需要重跑哪些测试。

做一次需求变更，再回归测试

先保留基线，再要求 AI 增加大小写不敏感匹配：比较前词与 context 时使用 casefold()，后词仍原样返回。增加 assert predict_next('I Like kelp', 'like') == 'kelp'，先看旧版失败，再实现匹配条件并确认新测试通过。注意不能把整个返回文本都转小写，否则破坏原样返回契约。重跑六个旧测试，并再增加一个由你设计的反例。

记录协作证据

在笔记中保存最初需求、用过的提示词、实际报错、修改摘要和测试输出。AI 帮写了哪部分、你判断了什么，都明确说明。程序通过这些测试只表明它符合已覆盖的契约，并不证明完整正确，更不表示训练了 GuppyLM。本站练习区负责保存代码与笔记，代码需要在自己的 Python 环境运行。