AI 编程速度与稳定性

AI 编程让很多团队的产出速度提升，但稳定性不会自动跟上。代码生成快了，测试、评审、发布、监控和回滚也必须变成熟。否则速度只是把问题更快地送到线上。我现在更看重 AI 是否能补测试、解释风险、检查边界，而不只是多写几百行。

速度提升带来的一个副作用是代码审查跟不上。以前一天写 200 行，审查花 30 分钟；现在一天生成 2000 行，审查还是 30 分钟，质量自然下降。我见过团队因为 AI 生成的代码太快，审查变成了”看一眼就合并”，结果线上出了好几次 bug。这让我意识到，速度和稳定性是跷跷板，不能只顾一头。

我现在的做法是让 AI 生成代码后，强制它自己先写测试。不是那种”测试通过就行”的测试，而是要覆盖边界条件和错误路径。如果 AI 写不出好的测试，说明它自己对这段代码也没有信心。这个方法帮我过滤掉了很多看似正确但实际有问题的代码。

2025 年 6 月 再看这个趋势，我觉得稳定性的瓶颈不是技术问题，而是流程问题。AI 可以写代码，但它不能帮你建立好的工程文化——代码审查标准、测试覆盖率要求、灰度发布策略。这些”慢功夫”才是速度提升后真正的护城河。