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你需要理解 AI 生成的代码吗？

发布: (2026年1月2日 GMT+8 13:02)
19 min read
原文: Dev.to

Source: Dev.to

请提供您希望翻译的文章正文内容，我将按照要求保留链接、格式和技术术语，仅翻译正文部分为简体中文。

Part 3 of 4: Agentforce Vibes Series

这场辩论起源于我关注的一个 Salesforce 开发者 Slack 频道。有人让 Agentforce Vibes 为 Account 对象编写一个更新触发器，粗略审查了生成的代码，看到测试通过后就直接部署到生产环境。另一位开发者回复道：

“你在不了解代码细节的情况下就部署？这很危险。”

原帖作者反驳：

“只要测试通过且能正常工作，我真的需要懂每一行代码吗？”

为什么现在讨论这个问题很重要

这已经不再是理论上的问题。随着 AI 代码生成成为常规实践，所有使用这些工具的开发者都会面临同一个抉择：我需要理解这段代码吗，还是可以完全信任 AI 正确生成它？

诚实的答案比两极化的观点更为细致。

  • 你不必像从头编写时那样了解每一个实现细节。
  • 但你必须足够了解代码的行为，以确认它在做你期望的事，并且在关键场景下能够持续工作。

两种对立的观点

立场观点
必须完全理解你不理解的代码就无法维护、调试或信任。如果你不会在没有仔细审查的情况下部署人工编写的代码，为什么 AI 生成的代码可以例外？
AI 改变了“理解”的含义现代开发已经大量依赖库、框架和平台特性，而这些内部实现我们并不全部掌握（例如 React 的 reconciliation 算法、Salesforce 的 Lightning Data Service）。只要通过测试并能正常运行，细节实现可能并不重要。

两种观点各有道理，但也都有遗漏。关键不在于是否要理解 AI 生成的代码，而在于需要理解哪些方面，以及理解的深度，从而负责任地部署它。

触发器示例——哪些层面的理解是必要的

部署触发器而未做深入审查的开发者，可能已经掌握了业务逻辑：当 Account 发生变化时，以特定方式更新关联记录。测试也验证了该行为。但在生产环境中，还需要额外的理解维度。

维度关键问题
Performance / Bulkification触发器是否能正确处理批量上下文（最多 200 条记录）？是否存在在循环内部的查询或 DML，可能在真实负载下触及 governor 限制？
Security model代码是否遵循字段级安全和共享规则？是否可能意外泄露敏感数据？
Edge cases当必填字段为 null、关联记录不存在或 Account 被锁定时会怎样？
Architectural fit触发器是否符合组织的架构规范（例如使用触发器框架），还是会引入技术债务？是否可能与其他自动化产生冲突？

你不必知道 AI 为何选择了某个变量名，或是否存在更优雅的算法。你需要确认代码是否安全、性能良好、架构合适且足够健壮。这些属于不同类型的理解，需要不同的审查方法。

系统化的审查方法

随意的审查不足以保证质量；人们很容易假设 AI 已经全部正确，或者在无关细节上浪费时间，却忽视关键问题。先问自己：

“这段代码在生产环境中可能会出现哪些问题？”

对于 Salesforce 开发，这通常可以转化为一套具体的检查清单。下面是一份简洁的 五分钟检查清单，能够捕获大多数 AI 生成的 Apex 代码在生产环境中的阻断问题。

AI 生成的 Apex 代码检查清单

  1. Bulkification

    • 代码是否正确处理集合，还是在循环中执行查询/DML？
    • 在脑中模拟一次处理 200 条记录的情况，检查是否会触发 governor 限制。

  2. Security

    • 是否使用 with sharing，并检查字段级安全（FLS）和对象级安全（CRUD）？
    • 确认没有硬编码的敏感信息或绕过安全检查的逻辑。

  3. Error handling

    • 是否捕获并妥善处理可能的异常？
    • 是否在出现错误时提供有意义的日志或用户反馈？

  4. Test coverage & quality

    • 测试覆盖率是否达到组织要求（通常 ≥ 75%）？
    • 测试是否覆盖了正向路径、负向路径以及批量场景？

  5. Governance & best practices

    • 是否遵循组织的触发器框架或编码规范？
    • 是否避免了硬编码 ID、使用了可配置的自定义设置或自定义元数据？

按照上述清单快速走一遍，你就能在大多数情况下发现 AI 生成代码的潜在风险，并决定是否可以安全部署。

does it stay within governor limits?

  1. 安全

    • 它是否使用了适当的共享模式（with sharing / without sharing）运行？
    • 它是否遵守字段级安全性？
    • 用户是否可能通过此代码访问他们不应看到的数据？

  2. 治理限制

    • 除了批量化之外，还有其他限制风险吗？
    • 总的 SOQL 查询数、DML 语句数、CPU 时间、堆大小等。

  3. 错误处理

    • 异常是否被适当地捕获？
    • 用户会看到有帮助的错误信息还是神秘的失败？

  4. 边缘情况

    • 如果数据缺失、格式错误或不符合预期怎么办？
    • 代码是优雅地失败还是直接崩溃？

  5. 架构适配性

    • 它是否遵循你的触发器框架或既定模式？
    • 它会与现有的自动化（其他触发器、流程构建器、Flow 等）冲突吗？

生产就绪性评估（非完整代码审查）

这并不是一次全面的代码审查——它是对生产就绪性的聚焦评估。AI 可能以我本不会选择的方式实现业务逻辑，但这往往并不重要。重要的是它是否产生了以下常见的故障模式。

Lightning Web Components (LWC) 检查清单

LWC 的检查清单不同，但同样系统化。请自问：

  • 是否遵循当前的 LWC 模式或使用了已弃用的方法？
  • 是否处理了加载和错误状态？
  • 是否对用户交互实现了适当的防抖？
  • 是否遵循 Lightning Design System 的规范？

同样，这只需要几分钟，而不是几个小时，因为你只是在检查 特定关注点，而不是审查每一行代码。

Agentforce Vibes 如何改变了我的审查流程

我并不是审查得不够仔细——而是因为了解了 AI 通常能做对的地方和容易出问题的地方，我的审查变得更高效。

  1. 早期阶段 – 我会对所有内容进行细致审查，因为当时对 AI 生成代码的质量没有直觉。

  2. 模式识别 – 我发现 AI 在以下方面表现非常出色：

    • 基础 CRUD 操作
    • 简单的业务逻辑

    它在以下方面不够可靠：

    • 性能优化
    • 安全性实现
    • 边缘情况处理

    AI 几乎总是生成语法正确的代码，但经常使用已经过时的模式，这些模式仍能工作，却不是最新的最佳实践。

  3. 有针对性的关注 –

    • 当 AI 生成一个简单的查询‑展示组件时，我会快速确认它安全且高效，而不必细致研究每一个实现细节。
    • 当它生成带有条件更新的复杂触发逻辑时，我会更加仔细地审查，因为细微的 bug 常常隐藏在这里。

这类似于你审查不同团队成员代码的方式：对经验丰富的开发者进行轻量审查，对 junior 开发者提供更详细的反馈。不同之处在于，你正在构建一个关于 AI 能力和局限的心智模型，而不是针对某个具体开发者的技能模型。AI 并不会像人一样从你的反馈中学习，但你会学会哪些类型的代码生成需要更严格的审查，哪些问题最有可能出现。

需要更深入理解的情形

These aren’t arbitrary; they’re contexts where the cost of problems is high or shallow understanding creates specific risks.

  • 敏感数据 / 安全关键代码 – 不仅要确认安全检查存在，还要确保它们实现正确且覆盖 所有访问路径。
  • 外部系统集成 – API 集成、第三方调用以及数据同步逻辑往往有细微的需求，这些需求在测试中并不明显。了解集成细节有助于在外部系统变更时预判可能的破坏。
  • 团队可维护性 – 能运行但令人困惑的代码会导致维护问题。对 AI 生成的代码进行重构可能是值得的，不是因为它错误，而是因为你的团队无法有效维护它。
  • 复杂业务逻辑 – 当需求可能变化时，你需要了解 AI 是如何实现复杂计算或工作流的。
  • 性能关键代码 – 如果组件必须处理大规模数据或在高负载下快速响应，你需要了解其性能特性。AI 可能生成功能正确但在大规模下性能不佳的代码。

问责制：不舒服的真相

当 AI 生成的代码在生产环境中出现故障时，责任在你，而不是 AI。

  • 如果触发器存在导致数据损坏的 bug，你不能对经理说“是 AI 写的”。
  • 如果组件存在安全漏洞，“我没写那段代码”并不是辩护。

是你部署的代码，所以责任由你承担。

保卫代码质量

您的审查过程必须足够严谨，以便在受到质疑时能够 为代码辩护：

  • 您能向安全审计员解释为什么这段代码是安全的吗？
  • 您能向技术负责人说明为什么这种架构是合理的吗？
  • 您能向经理说明为什么这段代码不会导致生产事故吗？

如果答案是 “因为是 AI 生成的且测试通过”， 那是不够的。
如果答案是 “我已经验证它能够正确处理批量数据，恰当地执行安全控制，并遵循我们的架构模式”， 那么您就完成了自己的职责——不论代码是谁写的。

技能退化担忧

一些开发者担心依赖 AI 生成的代码会导致他们的编码技能退化。这个担忧是有道理的——不练习的技能会衰退。然而，这种误解忽视了 在新开发范式中哪些技能才重要：

最重要的技能不是从头编写样板代码，而是 了解优秀代码的样子，以及 如何评估它是否符合质量、安全、性能和可维护性标准。

通过专注于这些评估技能，即使大部分代码由 AI 生成，你仍然能够持续创造价值。

你需要理解 AI 生成的 Salesforce 代码吗？

你在这里 – 系列第 3 部分

为什么审查 AI 生成的代码比编写它更困难

  • 你必须 快速评估自己没有写的代码，而没有构建它的上下文。
  • 为了有效做到这一点，你需要了解：
    1. Governor limits – 足够深入以发现会触发限制的代码。
    2. Security models – 在出现漏洞之前识别安全缺口。
    3. Current vs. deprecated patterns – 避免将来维护的麻烦。
    4. Architectural judgment – 判断代码是否适配现有系统。
    5. Production‑failure experience – 预见真实使用中重要的边缘情况。

这些是 高级开发者技能，而非初级的。使用 AI 并不能消除所需的专业知识；它只是 将专业知识的应用位置转移。

初级与高级开发者的悖论

  • 初级开发者 可以通过示例生成代码，但往往缺乏评估这些代码是否可投入生产的能力。
  • 高级开发者 可能不需要大量基础代码生成，但他们最适合 评估和改进 AI 生成的输出。

“信任但要验证，验证应聚焦于特定的质量维度，而不是对每个实现细节的全面理解。”

我的审查流程（分钟级，而非小时级）

  1. 确定对生产重要的质量维度：

    • Security
    • Performance
    • Error handling
    • Edge‑case coverage
    • Architectural fit

  2. 针对这些维度快速检查清单。

    • 如果代码通过，我 信任实现细节，即使它们与我的个人风格不同。
    • 如果未通过，我会：
      • 修复具体问题（例如小的安全漏洞或性能调优）。
      • 重新生成，当问题更根本时使用更好的提示。

  3. 记录任何非显而易见的内容：

    • 为边缘情况处理或不寻常的架构选择添加注释。
    • 这帮助未来的维护者（包括你自己）理解代码为何如此。

  4. 把 AI 生成的代码视为第一稿：

    • 足以作为工作起点，极少能直接部署而不做修改。
    • 这种心态避免 过度信任（未经审查直接部署）和 过度审查（全部重写）。

更大的视角

  • 对 AI 生成代码的理解需求 不会消失；随着工具的进步和采纳的扩大，这一需求会更迫切。
  • 组织需要制定 标准，明确 AI 生成代码的审查深度。
  • 团队将形成 共享实践，无论代码来源如何，都能评估代码质量。
  • 开发者必须培养 评估能力，这在当下比以往任何时候都更关键。

关键洞见： 理解 AI 生成的代码不是二元的。你不需要像对待自己从零写的代码那样深入每一行，但必须验证它 安全、性能良好、架构合理，并且能够正确处理边缘情况。这是一种不同的、更具评估性的理解——仍然是必不可少的。

讨论问题

您如何决定 AI 生成的代码是否已准备好投入生产？
您的审查流程是怎样的，哪些质量检查对您最重要？

阅读完整系列

  • 第 1 部分: 什么是 Agentforce Vibes？
  • 第 2 部分: 从 Prompt 到 UI – 构建您的第一个组件
  • 第 3 部分: 您是否需要了解 AI‑生成的 Salesforce 代码？（您所在的页面）

标签: #salesforce #agentforce #ai #vibecoding #salesforcedevelopment #codequality #softwaredevelopment

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