81%的企业承认它们缺乏对 AI 生成代码的可见性——你甚至不知道代码库里到底有多少是 AI 写的。
这给故障排查带来了一个很隐蔽的麻烦：AI 生成的代码通常语法完美、lint 检查全过、单元测试覆盖率还不错。它的问题不在"这段代码跑不通"，而在"这段代码在特定条件下的行为不是开发者预期的"。这个 gap 叫 intent gap——模型产出的东西和开发者真正想要的东西之间的距离。
你可以看看这篇文章： https://www.fuzhoupyy.work/index.php/archives/449/
代码要人工审核。
可以让 AI 设计结构，但是要人工检查。
每次修改代码要给出详细的方案，一定要细到不能再细的点，不然写出来的代码有可能不符合原始需求
要 AI 不要补丁式修改代码
任何需求之外的代码改动必须的到审核且同意之后才能修改
要 AI 写交互式的测试脚本，认真检查日志请求与返回
要有人工测试
AI 写代码还有很多坑的，得自己踩多了才能用的相对好
