信任 AI 代码的 4 步仪式
我整个产品都是使用 AI 编程代理构建的。
最大的风险不是 Bug。最大的风险是测试套件因为错误的原因而通过。绿色的勾选标记可能会欺骗你。
我使用以下四个步骤来保持掌控力。
冻结你的成功标准 在看到任何 AI 结果之前，先在 git 中写好你的通过或失败规则。如果你在 AI 完成后才定义成功，你就会选择一个有利于 AI 输出的定义。我曾经因为一个测试通过了但测量的是错误的对象而丢掉了一个项目。先设定好标准。
运行基准测试 提交你的标准，并在当前代码上运行测试。你需要一个已知的良好起点。你必须知道一个测试是今天通过的，还是在 AI 介入之前就已经处于“绿色通过”状态。
在写代码前要求提供计划 向 AI 请求一个计划，而不是直接请求代码。大多数人搞砸代码库是因为他们在没读过的情况下就批准了 400 行代码。你可以在两分钟内审查一个计划。这可以防止 AI 为了让数据好看而删除困难的测试用例。
仅限人工审批 审查计划。如果看起来不对，就提出异议。只有在那之后才批准工作。AI 从未写过我没有在计划中阅读过的代码。自动审批会导致系统“自信地犯错”。
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