AI Coding 还看源代码吗?要是不看,会害怕血崩吗?

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edgeedge: [V2EX 帖子,AI Coding 到无法掌控局面](https://v2ex.com/t/1224558)
还有报道 AI Coding 9 秒内删除整个业务数据库的:[The Guardian 报道](https://www.theguardian.com/technology/2026/apr/29/claude-ai-deletes-firm-database)

我个人也有经历。去年 8 月份开始,给公司做一个爬虫项目,AI coding 上功能很快,住宅 ip 轮换这一块,用的供应商平台接口,自动按城市地区动态返回。

后面对需求,要求每个社交媒体的账户,要尽量固定一个 ip 地址,不能每次发起请求都变。这个功能也很快用 ai coding 做好。也让 ai 做了测试,没问题,我就交付了。
不几天,几万个社交媒体账户,跑起来。

第二天来,发现,爬取任务的报错率超过 50%,md,吓出冷汗!!!

然后开始查问题、啃 ai 写的代码; 发现,住宅 ip 供应商给的固定 ip,很大概率出现 cloudflare/谷歌的 http 测试端点能通,但爬具体的业务例如 [x.com](http://x.com/) 会访问超时。然后决定,在具体业务逻辑里做 ip 超时的回退策略(超时则重新获取 ip),当时涉及貌似三四十个工作流,用的 cursor ……

总共下来化了一两周吧,不在项目排期里的,真特么的焦头烂额的……

为什么前面 ai 测试良好?因为 AI 测试时,是用了洛杉矶等热门地区的账户,可能供应商 ip 充足;爬虫项目为了分摊风险,几万个社交媒体账户有不同国家、城市的。

现在 AI 更强,对于 ai coding 的情况掌控,我似乎仅限于这些了:

1. 了解和规划项目目录结构,要求按功能领域拆分目录,ai 改的时候,看看它动了哪些目录里的文件。
2. 框架和代码组织上,尽量去中心化、模块化,那怕代码重复,也要解耦,减少怀疑“改了 AB 是否被牵连”。
3. 好像也没了,就看看每次它新增和删除了多少行代码,和预期是否相符。

我今年都是离职自己玩(闭门造车)。不知道现在阶段了,各位 AI Coding 时,是如何保持,对项目掌控方面的自信心?

或者说白了,就是你让 AI Coding 时想爽,但是否会担心,或做些什么,来保证自己对项目的持续开发、持续维护、甚至上线,都仍然有信心担责?这方面你会用些啥策略,或行为吗?

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原文链接:[点击查看](https://www.v2ex.com/t/1232732)

评论(4)

自己搞的项目,一开始每次还会仔细 review 改了哪里。后来有次为了赶进度直接盲推,尝到甜头后就再也没看过了……

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说不担心是假的,但现在原本一周的活 AI 一天就能干完,大部分时候只能“差不多就行”。我自己会粗略过一遍关键逻辑和节点,感觉没问题就直接提交了。

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其实可以试试 codex ,之前用 DeepSeek 的时候就经常乱动无关代码给我改出 bug。另外,可以尝试在它的记忆规则里加上一条:动业务代码前必须先评估影响范围。

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倒也不至于直接血崩,但有时候你本来只想改动几行代码,AI 直接给你重构上百行还牵扯一堆文件。最搞心态的是,你让它改回原方案,它又是一顿疯狂操作……这就是在白烧 token 啊。

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