AI生成的代码为何上线就崩：让模型当审查者而非生成者

AI 写了代码，测试通过，你发了版，然后它在生产环境崩了。

这就是问题所在，以及如何真正解决它。

AI 模型是在公开代码上训练的，这意味着它们同时也在糟糕的代码、过时的模式和已废弃的 API 上训练的。

当你给 Copilot 或 Cursor 提供提示而没有上下文时，它不知道你的架构、不知道你的环境变量、不知道你的边缘情况。它在自信地猜测。

这才是真正的问题。不是 AI 不用心，而是它在根本没有掌握任何真正重要信息的情况下，却表现得非常确定。

Here Is What You Can Do

资深工程师的做法不同。

他们不会让 AI 写解决方案。他们让 AI 去质疑解决方案。

"这是我的实现。我做的哪个假设可能在生产环境中失败？我漏掉了哪些边缘情况？"

现在你是在用它做代码评审，而不是代码生成。

Always Include Your Actual Context

粘贴你的 schema、现有的函数、你的约束条件。

有上下文的模型永远胜过没有上下文的模型。跳过这一步，你得到的就不是解决方案，而是伪装成解决方案的猜测。

如果你想更进一步，一个额外有用的建议：设置一个免费的 commit hook，在任何代码到达你的仓库之前运行 AI 评审。

在代码上线之前捕获那些自信的猜测，而不是之后。

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