用 AI 写代码最怕的是那种能跑通但没法维护的“一次性代码”

很多人觉得 AI 写代码就是把需求丢进去，然后复制粘贴，结果上线后 Bug 满天飞，维护起来简直是噩梦。其实要把 AI 生成的代码提升到生产环境标准，核心不在于你用了哪个模型，而在于你如何构建一个闭环的实操工作流。

我尝试了一套方法，不再让 AI 直接写完整功能，而是把它当成一个极其勤奋但缺乏全局观的初级程序员，强制它分步骤执行。

一、定义严格的上下文约束
不要直接说“帮我写个登录功能”，这样出来的代码全是通用模板。得在 Prompt 里给它设定具体的工程标准。

- 编码标准：遵循 Google Python Style Guide
- 错误处理：所有外部 API 调用必须包裹在 try-except 块中，并记录详细的 log
- 性能要求：时间复杂度不得高于 O(n log n)，禁止在循环中进行数据库查询
- 测试要求：每个函数必须附带至少两个 Pytest 测试用例（含边界值）

二、采用“伪代码确认 → 分块实现 → 审查重构”的链路
直接出代码很容易跑偏。我现在的习惯是先让它出逻辑伪代码，确认没问题后再分模块填充。

1. 逻辑确认：要求 AI 先用 Markdown 列表写出处理流程。
2. 分块实现：一次只让它写一个类或一个函数，避免因为 Token 限制导致代码被截断或逻辑简化。
3. 自我审计：把写好的代码喂回给它，指令是：“你现在是一个资深架构师，请找出这段代码在并发场景下可能存在的 Race Condition 或内存泄漏风险，并给出优化方案”。

三、集成自动化验证
生产级代码的标志是可测试性。建议直接让 AI 配合 Cursor 或 Claude Code 这种能感知文件系统的工具，直接生成测试脚本并运行。

# 让 AI 生成测试后，直接在终端跑
pytest tests/test_auth_service.py

如果测试没过，直接把报错贴回给 AI，让它根据 Traceback 修复，而不是手动改。这种“生成-报错-修复”的循环比你盯着屏幕看代码逻辑要高效得多。

说到底，AI 只是提高了敲键盘的速度，而决定代码质量的依然是那个定义标准的人。只要你把工程约束前置，AI 也能写出非常稳健的代码。