使用 AI 生成程式碼已經成為許多開發者的日常實踐。然而，AI 生成的程式碼並非總是完美的——它可能包含邏輯錯誤、安全漏洞或不符合項目規範的寫法。建立一套有效的品質控制實踐，是充分利用 AI 效率的同時確保程式碼品質的關鍵。

程式碼審查原則

不要盲目接受

這是最基本也是最重要的原則。無論 AI 生成的程式碼看起來多麼正確，都應該仔細審視。AI 可能會產生「看起來對，但實際上有問題」的程式碼，這種錯誤比明顯的錯誤更危險。

審查時要特別關注：邊界條件處理、錯誤處理邏輯、安全相關操作（輸入驗證、權限檢查）、與現有程式碼的一致性。

理解再接受

在接受任何 AI 生成的程式碼之前，確保你理解它的工作原理。如果你不理解某段程式碼為什麼這樣寫，向 AI 詢問解釋，或者查閱相關文檔。

這樣做有兩個好處：一是確保程式碼確實做了你想要的事情；二是當將來需要修改或除錯時，你會知道從何入手。

分塊審查

對於大段的 AI 生成程式碼，不要試圖一次審查完所有內容。將程式碼分成邏輯單元，逐一審查。這樣更容易發現問題，也減少審查疲勞導致的疏漏。

測試策略

自動化測試是必須的

對於 AI 生成的程式碼，自動化測試尤為重要。它提供了一道安全網，可以捕捉 AI 可能引入的問題。

有趣的是，你也可以讓 AI 幫你生成測試。告訴 AI「為這個函數生成單元測試，覆蓋正常情況、邊界情況和錯誤情況」，然後審查這些測試是否合理。

測試優先思維

一個有效的工作流程是：先讓 AI 生成測試案例，審查並確認這些測試反映了正確的行為，然後讓 AI 生成實現程式碼，運行測試驗證實現正確。

這種測試驅動的方式可以及早發現問題，減少修改成本。

覆蓋率不是一切

高測試覆蓋率很好，但不要過度追求。更重要的是測試的質量——測試是否覆蓋了關鍵的業務邏輯？是否測試了可能出錯的邊界情況？

程式碼風格與一致性

使用自動化工具

AI 生成的程式碼可能不完全符合你項目的程式碼風格。使用 linter 和 formatter（如 ESLint、Prettier）可以自動解決大部分風格問題。

在你的開發流程中加入這些工具，確保所有程式碼（無論是人寫的還是 AI 生成的）都符合統一的風格。

配置規則

告訴 AI 你的項目使用什麼程式碼風格。例如：「我們使用 Airbnb 的 ESLint 配置，偏好 async/await 而非 Promise 鏈，使用 TypeScript 嚴格模式」。這可以減少後續的格式調整工作。

安全審查

高風險區域

某些類型的程式碼需要特別仔細的安全審查：處理用戶輸入的程式碼、資料庫操作、文件系統操作、網絡請求、權限和認證邏輯、加密相關操作。

對於這些高風險區域，建議進行額外的人工審查，或使用專門的安全掃描工具。

常見的 AI 安全盲點

AI 生成的程式碼常見的安全問題包括：不充分的輸入驗證、硬編碼的憑證或密鑰（雖然 AI 通常會使用佔位符，但有時會生成示例值）、SQL 注入風險（特別是在拼接 SQL 語句時）、不安全的反序列化。

審查時要特別留意這些常見問題。

維護與文檔

註解策略

AI 生成的程式碼是否需要註解？答案是：取決於程式碼的複雜度和用途。對於簡單直觀的程式碼，過多的註解反而是雜訊。對於複雜的業務邏輯或非顯而易見的技術決策，註解是必要的。

一個好的做法是：讓 AI 在生成程式碼時添加簡要註解，然後在審查時刪除顯而易見的註解，保留或改進有價值的註解。

版本控制實踐

使用版本控制（如 Git）時，為 AI 生成的程式碼編寫清晰的 commit message。雖然程式碼是 AI 生成的，但你仍然對它負責。

有些團隊會在 commit message 中標註「AI-assisted」，這可以幫助未來的維護者了解程式碼的來源。不過這不是必須的，關鍵是你已經審查並理解了這些程式碼。

長期維護考量

考慮程式碼的長期維護性。AI 可能生成的程式碼雖然能工作，但不夠模組化或不夠可讀。如果這段程式碼將來需要經常修改，花時間改進它的結構是值得的。

團隊協作

Pull Request 審查

在團隊環境中，AI 生成的程式碼同樣需要經過 Pull Request 審查。審查者應該用與審查人寫程式碼相同的標準來審查。

在 PR 描述中可以說明哪些部分是 AI 輔助生成的，這有助於審查者了解上下文，但不應成為降低審查標準的理由。

共享知識

當團隊成員發現有效的 AI 使用模式或需要注意的陷阱時，應該分享給團隊。可以建立內部文檔記錄最佳實踐和常見問題。

持續改進

跟蹤 AI 生成程式碼的品質指標：有多少 AI 生成的程式碼需要修改才能合併？常見的問題類型是什麼？哪些類型的任務 AI 做得特別好或特別差？

這些數據可以幫助你優化使用 AI 的方式，例如針對 AI 經常出錯的領域加強審查，或調整向 AI 提供的上下文和指令。

結語

AI 是一個強大的編程助手，但「助手」這個詞很關鍵——它輔助你而非替代你。程式碼的最終品質仍然是你的責任。通過建立有效的審查、測試和維護實踐，你可以最大化 AI 帶來的效率提升，同時確保程式碼的品質和可維護性。

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