这两年我最大的感触是AI写代码这件事效率是真的高但技术债也是真的会来。很多人用AI提效提得很爽一个季度下来代码量翻了几倍回头一看仓库里堆了一堆“能吃但不好消化”的东西——跑起来没问题改起来要命。这篇文章就是我自己的实操复盘AI代码是怎么一步步变成技术债的以及怎么在它变成债务之前把风险摁住。先说结论AI代码变成技术债不是AI的错是使用方式的问题。我把这两年在项目里踩过的坑、验证过的方法、沉淀下来的Review清单和测试策略整理出来希望能帮正准备大规模用AI写代码的团队避掉那些最贵的坑。1. AI代码到底在哪些地方埋雷——先认清风险源头要控制技术债必须先知道债是从哪儿来的。我复盘了大量AI辅助开发的代码发现雷区高度集中不是随机出现的而是由AI代码生成机制天然决定的。认清这几点后面所有的管控手段才有针对性。1.1 表面繁荣与暗坑并存AI生成代码的三个典型特征特征一速度快但一致性差。同样一个需求你让AI写三次大概率拿到三套风格完全不同的实现。AI不是团队里的人它没有“我们项目一贯怎么写”的潜意识。今天它给你写了个ForEachAsync明天它可能就写了个Task.WhenAll后天又变成Parallel.ForEachAsync。单看每一段都合理放在一个仓库里就是灾难。这就像同一栋楼让三个施工队各砌一段墙钢筋水泥都合格但接缝处迟早出问题。特征二局部正确但全局缺上下文。这是AI代码最迷惑人的地方。AI只能看到你给它的上下文窗口它不知道这个模块半年前为什么要绕开某个依赖不知道这个接口已经对外承诺了某种行为更不知道你上个季度刚把某个底层库整体替换掉。所以它生成的代码在“局部”看起来天衣无缝——方法签名正确、类型也对、逻辑还能自洽——但只要放进系统的真实约束里就开始格格不入。特征三代码“像样”但边界脆弱。我让AI写过解析用户上传文件的功能它能写出完整的读取、解析、映射流程但文件为空、编码不对、字段缺失这些情况它往往一个都不处理。AI的风格是先给出“快乐路径”的完整实现异常路径和边界条件靠“如果调用方注意就好”。这种代码一上线就开始裸奔平时没事一遇到真实流量就原形毕露。1.2 技术债不是“一次性爆发”而是“登记入册”的很多人以为技术债是某个重大错误决策造成的其实大部分AI技术债是“零存整取”式的。每段AI代码都只贡献一点点一个没有测试的分支、一个含义不明的魔法数、一段复制粘贴来的工具函数……单看都不致命但攒一个迭代就变成“技术债的种子库”了。我总结了一下AI代码最常见的四类入账方式没有测试兜底的新增逻辑。AI生成函数的速度远快于人写测试的速度导致大量逻辑处于“能跑但没证明过”的状态。回归测试的担子全压到人肉回归上一次重构直接变成一场赌博。依赖和抽象碎片化。AI不记得仓库里已经有一个dateUtils.js它往往会为当前需求再写一个。功能重叠的模块越来越多最后谁也说不清该用哪个整个仓库变成一片抽象丛林。风格漂移和局部“方言”。有的文件用Promise链有的文件用async/await有的用回调有的用函数声明有的用箭头函数。AI会忠实地模仿你当前Prompt里的风格但不同人给的Prompt风格不同代码库就被分裂成了多种“方言”。“为什么”信息的缺失。AI生成的代码通常不说人话——不是语法上不说人话而是它不会告诉你这个分支为什么存在、这个边界条件是被谁踩出来的、这个性能优化是在什么场景下加的。代码想表达“怎么做”很容易但“为什么这么做”丢了后人维护时只能考古。注意技术债不可怕可怕的是隐形债务。上面的每一类都在默默积累直到某一次大版本迭代或人员更替时统一引爆。所以管理AI代码的第一步不是禁止使用而是给每一段AI代码建立“归属意识”——它必须经过和人类同事代码一模一样的质量关卡。2. Code Review要改打法别再拿人审代码的老套路对付AI很多团队的Code Review流程是拿来看人类代码的看逻辑对不对、风格好不好、有没有明显Bug。这套老方法论拿去审AI代码效率极低。原因很简单——AI代码在“看起来正确”这件事上太擅长了人眼很容易被整体上的合理性带走。我最近几次Review AI代码的教训是AI代码需要一套更严格、更机械、更“不信任”的审查方式。2.1 先有“审查基线”我团队现在用的AI代码Review检查清单我建议任何团队在允许合入AI代码之前先建立一份明确的审查检查清单。不要凭感觉审每个条目都要能回答“是”或“否”否则就打回。下面是我现在和团队在用的版本可以直接抄审查区域核心问题通过标准边界与异常输入为空、类型非法、网络超时、文件不存在时代码会怎样有明确的默认行为或报错路径资源生命周期连接、文件流、定时器、事件监听是否有释放无泄漏路径释放逻辑与创建逻辑成对安全合规是否存在注入、越权、敏感信息硬编码所有外部输入经过校验密钥走配置中心并发与状态是否有共享状态被并发修改是否存在竞态无数据竞争或锁/原子操作使用有据架构一致性实现方式是否与现有模块风格统一是否重复造轮子复用现有工具与抽象无重复模块测试配套关键路径是否有单元测试或集成测试覆盖新增逻辑有测试且测试覆盖异常分支这份清单看起来基础但它真的能过滤掉大多数AI代码的“表面繁荣”。我实测下来AI代码在“边界与异常”和“测试配套”两个维度的失败率最高而这两个维度恰恰是技术债的核心来源。2.2 带着怀疑看代码AI代码审查的五个重点区域有了清单还要知道往哪儿看。我Review AI代码时会比看人类代码多花一倍精力在这五个区域上第一个区域异常路径和极端输入。把每个方法的入参都当成“敌人”来想——如果这个参数是null呢如果是空字符串呢如果超过预期长度呢AI写的代码通常只在“正常值”范围内自洽一旦跳出舒适区就露馅。我习惯用“最小输入”和“最大输入”两个极端用例去试读代码效果很好。第二个区域资源生命周期。Java项目里InputStream有没有close前端项目里setInterval有没有clearPython项目里文件句柄有没有释放。AI模型在训练时见过太多“只开不关”的代码尤其是示例片段所以它倾向于生成短生命周期但缺乏资源保障的实现。这部分只能靠人工盯工具虽然能报一部分泄漏但复杂的资源流转路径还是需要人判断。第三个区域契约与兼容性。这个函数原来返回ListAI重构后改成了不可变列表这个接口原本容忍空值传入AI实现里直接NPE。AI不懂契约它只看得到当前实现看不到这个函数被哪些外部系统调用。改签名、改返回类型、改异常行为这些是AI最喜欢埋雷的地方。我的处理方式要求所有AI生成的改动必须附带“是否有契约影响”的说明。第四个区域并发和状态。只要涉及共享变量、缓存、计数器我默认AI生成的都是错的。不是它写不出对的并发代码而是它没有“并发心理模型”——它认为代码是顺序执行的而真实世界是交错执行。去查它生成的每个共享状态访问点看看有没有原子性保证。第五个区域与现有架构的咬合。AI代码最怕“看上去正确但和其他模块各说各话”。我会特别关注它调用的服务、使用的数据模型、遵循的错误处理模式是否和当前仓库的主流方式一致。如果不一致哪怕它自己内部逻辑是完美的我也不允许合入。2.3 实测可用的Prompt让AI帮你做第一轮审查人手有限但审查不能省。我的解法是让一个AI去审另一个AI写的代码——当然不是让它说“看起来不错”而是给它一套严格的任务框架让它只负责找问题。我这里有一个经过调优的Review Prompt实测可以过滤掉一大半明显的坑你是一名资深代码审查专家。请审查以下代码只关注下面四类问题不要做任何赞美或总体评价 1. 边界条件输入为空、超长、非法、类型转换失败时代码是否会崩溃 2. 资源释放打开的文件、网络连接、数据库会话、订阅事件是否都有关闭或释放路径 3. 并发安全是否存在共享可变状态、竞态条件、原子性缺失问题 4. 沙雕设计是否重复造轮子是否忽略了现有工具类、公共抽象或既定架构 对每个发现的问题请给出 - 严重级别高/中/低 - 具体行号或代码片段 - 触发场景描述 - 修复建议 不要建议“增加注释”或“优化命名”这类风格类问题专注逻辑和设计缺陷。把这段Prompt配上代码上下文让AI跑一遍它会给出一个“问题报告”然后人工再针对报告逐项判断。这里的技巧是AI的第一轮审查不是结论是线索。它的价值是让你把注意力集中在最可疑的位置而不是替你拍板。实操心得我试过让AI用“宽松表扬风格”做审查结果它把什么都夸了一遍毫无价值。后来改成“只审查、零赞美、只报错”质量立刻上来了。给AI的审查任务边界越窄输出越有效。3. 让AI自己收拾烂摊子AI自动生成测试用例与自动测试的实战路线光靠Review挡不住所有问题测试才是技术债的“清偿机制”。AI写代码造了债它也最擅长帮你还债——关键看你会不会用。这一节聊怎么让AI自动写测试用例、自动做测试并且保证这些测试不是走形式。3.1 AI自动写测试用例的两条路线我跑项目时试过两条路线各有适用场景。路线一对话式生成测试代码。直接把被测函数的源码丢给AI要求它生成单元测试。我常用的一条Prompt是为下面的函数生成完整的单元测试。要求 1. 覆盖正常路径、边界路径和异常路径 2. 使用项目现有的测试框架和风格JUnit / pytest / Jest按实际情况 3. 不要mock掉被测函数内部的纯逻辑只mock外部IO依赖 4. 每个测试断言要有明确的期望值不能只断言“不报错” 5. 包含测试用例说明表用例名、输入、预期输出、覆盖路径这条路线适合业务逻辑函数生成速度快覆盖率可用。对话式生成的测试代码通常能在几分钟内把核心函数的覆盖率从0拉到80%左右剩下的20%需要人工补齐主要是那些需要复杂上下文组装的分支。路线二属性测试与模糊测试。对于工具类、解析器、序列化模块这类“输入输出关系明确”的代码AI也很适合做属性测试——让AI定义“代码在任何合法输入下都应满足的不变式”然后自动生成海量输入去跑。比如一个日期格式化函数“无论输入什么合法日期输出格式必须匹配YYYY-MM-DD而且能被反向解析”这就是一条属性。把这类属性写进测试用例跑上几百个随机输入远比手写十几个固定用例覆盖面大。我现在的建议是核心业务模块用“路线一”拿基础覆盖通用工具模块用“路线二”做爆破验证两条配合。前者保证业务路径有人守后者保证边界和异常有人探。3.2 怎么判断AI测试用例写得好不好——两个关键指标AI生成的测试最大的问题不是“不通过”而是“通过得太容易”。很多AI生成的测试只验证了快乐路径断言泛泛测了个寂寞。我判断AI测试质量主要看两个东西指标一变异测试。这是判断测试“有效性”最实用的方法。思路很简单故意往被测代码里注入一个错误比如把改成把一个返回值改成null跑测试如果测试挂了说明它守卫了这个行为如果测试还绿着说明这个测试对这个变异点没有感知。AI生成的测试如果大量变异点都测不出来那它就是在自嗨。实际操作中不需要手搓变异测试工具很多语言生态都有现成的变异测试框架直接用就行。跑完看一个指标——变异杀死率低于70%的测试套件我会判定为不合格要求重写。指标二覆盖率报告的“分支覆盖”而不是“行覆盖”。AI喜欢把行覆盖率做得很高因为它生成大量执行路径一样的测试用例每行都被跑到了但很多分支没有真正执行过。所以我的验收标准是分支覆盖率至少达到核心模块的80%而不是看行数。测试用例生成了还要让它们持续跑起来。我现在所有AI生成测试包括AI辅助修复的测试统一纳入CI流水线每次提交自动跑跑挂了就阻断合入。这样“AI写代码、AI写测试、自动执行”才形成一个真正闭环而不是走个形式。注意自动测试解决的是“当前行为是否正确”的问题解决不了“这个功能是否本就不该存在”的问题。测试覆盖再高也救不了一个错误的架构决策。所以测试是底线架构是上限两者都不能丢。4. 工程化护栏把AI代码关进笼子里Review和测试是“事后管控”真正高杠杆的做法是在“事中”和“事前”就把风险锁死。这一节聊怎么用工程化手段给AI代码立规矩平台能力、规范上下文、风格收敛三管齐下。4.1 借助平台能力CI/CD里的AI审查与自动测试集成现在一些CI/CD平台已经内置了AI代码审查能力不必完全自研。比如我接触过的Harness工程化功能就提供AI驱动的代码审查、策略门槛和自动化测试编排——它可以做到AI提交的代码自动触发审查Agent、自动跑测试、自动检查策略合规全流程不需要人盯着。工程化集成的核心不是“用哪个平台”而是“在流水线上设几道闸门”。我的做法是三道第一道闸AI静态审查。在PR创建时自动触发AI审查按提前配置的规则扫描代码标记出高风险文件。第二道闸自动测试。关联的单元测试和集成测试全部跑一遍任何失败直接标记为不可合入。第三道闸策略门禁。比如“覆盖率低于阈值不能合并”“必须至少1个人工批准”“AI审查报告必须被处理才能合入”。有了这三道闸AI生成的代码就必须“过五关斩六将”才能进主分支。效率降低了但质量稳了。我个人认为这是值得的——技术债的利息远高于这点延迟。4.2 上下文先行给AI一个不会跑偏的“项目规则包”很多人让AI写代码时只丢一句“帮我写个用户登录接口”然后AI从毕加索的想象力中给你生成一段“看起来对但谁都不认识”的代码。这是AI产生技术债的最大源头上下文缺失。我的解法是维护一个“项目规则包”每次让AI干活之前把它的一部分喂给AI。规则包包含四个层级语言与框架版本。“项目使用Java 17 Spring Boot 3 Maven所有模块遵循现有包结构。”编码风格。“错误处理使用自定义业务异常禁止静默吞异常命名遵循camelCaseDTO统一使用record。”架构约束。“所有外部HTTP调用必须走gateway层数据库访问必须走mapper接口禁止在Service里直接new依赖对象一律构造器注入。”“禁做”清单。“不允许引入新的工具库除非经过架构评审禁止在工具类中写业务逻辑禁止绕过统一日志框架。”把这些规则包写成模板每次Prompt里附上AI生成代码的“跑偏率”会显著下降。这个做法一开始要花点时间但一次建设、长期受益。它相当于给AI一个“项目驾驶手册”让它不再靠瞎猜来写代码。4.3 代码降AI率把AI生成的代码“焐热”成自己团队的风格关于“代码降AI率”很多人理解偏了——以为要规避AI痕迹。我的理解是正向的让AI生成的代码经过加工后真正“融入”团队现有架构而不是像一块补丁一样突兀地贴在系统上。降的是“违和率”而不是“使用率”。具体我会做三件事第一统一格式化与静态检查。强制用项目的.editorconfig和lint规则格式化AI代码让它至少在排版和基础风格上与现有代码一致。这解决“一眼假”的表面问题。第二抽象收敛。AI生成代码后我会花时间把其中可以复用的逻辑提炼进现有的工具类或服务类而不是让这段逻辑孤零零躺在页面里。比如AI写了一段日期计算我会把它并入已有的DateUtils而不是新开一个工具方法。这一步直接砍掉了前面说的“重复造轮子”类型的债。第三AI负责草稿人负责收尾。“直接用AI代码上生产”和“把AI代码当草稿人来做最后的设计定型”是两种完全不同的用法。我用下来更推荐后者——AI负责把想法落成60分的代码人负责把它改成90分的实现。这60到90的差距恰恰就是技术债从有到无的过程。实操心得我见过“降AI率”最好的实践是把AI生成的代码拿去做Code Review然后让作者在Review结论的基础上重写一遍。重写时AI代码是参考不是答案。这样留在仓库里的代码既借了AI的力又浸透了人的设计判断。核心是“人机协同”而不是“人机替代”。5. 团队的“债主”是谁AI时代工程师怎么转变角色技术债的偿还最终要靠人。AI能帮你写代码、写测试、做审查辅助但它不会为代码库的长期健康负责。我经常被问到AI都抢走写代码的工作了我们还培养工程师干嘛这个问题的前提本身就是错的——AI不是抢走了写代码而是把写代码的门槛降低了但判断这段代码该不该写、怎么写才可持续、什么时候该重构这些事的门槛反而变高了。5.1 成长路径变了工程师的核心技能从“写”转向“判”我带团队多年的体会是新工程师以前靠写大量代码来积累经验现在AI把这条路堵了——AI写得比你快、比你多。但如果换个角度AI其实不是在抢工作而是在放大工作它把“写出可用代码”这件事变便宜了那“真正值钱”的东西就变成了“知道什么代码是好代码”。新工程师的成长路径我建议重构成三件事大量阅读和Review AI代码。新人不要自己闷头写而是去看AI生成的PR、去审AI的代码训练“识别问题代码”的眼力。找Bug、找坏味道、找边界漏洞这是在AI时代最值钱的入门训练。学会“改错”而不是“生成”。我给团队定的规矩是AI写的代码你必须能说出它哪里不好然后把它改好。这个“改”的过程就是真正理解系统约束的过程。AI帮你造了个问题集你负责解决它——这和高阶编程训练的思路一模一样。架构能力前置。以前架构是资深工程师的专属话题现在新人在和AI协作时每天都要做大量“这个方案是否合理”的判断。与其让他们盲目相信AI不如早点给他们架构思维分层、耦合、扩展点、数据流。这些概念越早建立越不会被AI带偏。5.2 几个降低AI技术债的小习惯个人实操版最后分享几个我这两年养成的、实操性极强的小习惯。它们不复杂但每一条都能实打实减少AI造成的技术债小步提交拒绝“AI大礼包”。我要求自己和团队每次让AI干的活控制在“能塞进一次小PR”的规模。一次提交几百行AI代码Review根本没法深入一次提交三五十行人还能每个分支都看清楚。AI生成越多审查越草率这是必然的所以从源头上控制AI产出的规模。让AI解释而不是让AI执行。在我没搞清方案之前我会先让AI给出设计思路“如果要实现A有哪些方案各自优缺点是什么”等我自己有了判断再让它写具体实现。先思后行AI绝不会替你思考。把“为什么”写进代码注释。AI生成的注释基本是“这段代码做X”类型等于没说。我让AI生成代码时会强制要求它补充“为什么这么做”的注释尤其是那些不直观的边界判断和性能优化。代码的“动机”比“行为”更能防止后人踩坑也是AI代码最缺的部分。定期“清债”。每个迭代主动留一天专门处理“AI代码遗留物”——删除重复工具函数、合并相似逻辑、补缺失测试。别等系统卡到跑不动再重构小额高频还债利息最低。说句实在话AI时代最危险的不是用AI的人而是不用Review、不用测试、不看架构就无脑合入AI代码的人。工具没有变坏变坏的是流程的松弛。我见过太多项目在启用AI之后半年内从“整洁有序”滑向“能跑就行”。这种失守不是某个人的错是整个团队把“效率”凌驾在“可持续”之上了。回到开头那句话AI代码本身不是技术债缺乏管理的AI代码才是。把它当杠杆它就是效率利器把它当免费劳动力它就变成明天要还的债。我个人这几年的体会就是一句话AI生成的每一行代码都要用比人写代码更严格的眼光去审视。因为它太容易让人放松警惕了——看着完整、跑着正常、甚至测试都能过但真正考验它的是三个月后的那次重构、半年后的那次流量冲击、一年后接手同事的一声叹息。如果你决定长期用AI写代码建议就从今天开始做三件事把“AI代码审查清单”挂进团队的PR模板把“项目规则包”喂给每一次AI对话把“变异测试”加进CI流水线。这三件事做完你的AI代码会从“技术债的源头”变成“技术交付的加速器”。这中间的差别就是你是否把它当成了需要管理的同事而不是随手可用的工具。