AI Agent 产出代码质量低下的根源，难道真的只是模型理解力的问题吗？

很多开发者习惯于那种“能跑就行”的随性编码风格，比如在逻辑里直接硬编码 Type = "premium"，或者在不同模块里把同一个业务概念一会儿叫 GoldUser，一会儿又叫 LoyaltyMember。这种做法在纯人工开发时代可能只是增加了维护成本，但在 Agent 时代，这无异于给混乱埋下了地雷。

为什么这么说？从底层采样机制来看，Agent 生成内容的逻辑是基于现有代码库的统计分布。它根本不会主动去查阅你的开发规范，更不会像资深工程师那样在发现命名冲突时停下来思考语义一致性。如果你的代码库本身熵值极高，AI 就会像一台不知疲倦的复读机，精准地捕捉并放大这些不规范的命名和逻辑缺陷。

既然 AI 的生成逻辑是映射而非创造，那么我们该如何控制成本？与其指望通过调优 Prompt 来提升质量，不如回过头去审视代码库中的领域模型（Ontology）是否足够严谨。如果你的 API 语义足够清晰，AI 就能在既定的“护栏”内高效输出；反之，如果底层模型混乱，你投入的每一分算力，最终都会转化为代码库走向失控的加速器。