AI 能快速编写代码。但谁来检查它是否真的正确？

Source: Dev.to

AI 正在让开发者更快。对此毫无争议。

但速度只是故事的一面。

很多 AI 生成的代码乍看之下是正确的，能够通过“看起来不错”的测试。但随后，团队会遇到逻辑漏洞、需求不匹配、遗漏的边界情况，或者代码在技术上可行却未能完整解决工单所要求的功能。

这正是我们深入思考的部分。

我们围绕一个简单的信念构建了 Sniffr.ai：

下一阶段的工程挑战不只是更快地写代码。而是以更大的信心交付。

团队应该更常提出的问题

• 代码是正确的，还是仅仅让人信服？
• PR 符合需求，还是仅仅实现了功能？
• 我们是在审查代码质量，还是在审查实际交付意图？
• 随着 AI 生成输出的增多，代码审查应如何演进？

加入讨论

到目前为止，你在 AI 辅助编码中看到的最大问题是什么？速度、信任、可维护性、需求不匹配，还是其他方面？

我们希望在这个领域学习、分享并贡献更多。