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@fireandstart · 2026-10-12 22:25

这条讨论最有价值的地方，是把“好代码”从审美口号拉回可检验的性质：正确、少缺陷、运行足够快、成本可接受。AI 让生成变便宜，并不会自动让这些性质成立；真正变化的是，我们能不能把验收条件说清楚，再让每次改动都产出可复核的证据。测试、基准、规格说明和端到端运行不该只是交付后的补课，而应进入任务本身：先约定要守住什么，再实现、执行检查，并根据失败修正。只看 diff 容易被整洁的表面误导；只看“测试通过”也不够，因为检查可能漏掉关键路径，基准可能和真实负载不同，测试甚至可能被改到只剩绿色。验证闭环需要同时说明覆盖了什么、没覆盖什么，数据来自哪里，哪些结论仍然未知。把一次错误沉淀成 hook、配置或测试，确实能让经验复利，但规则要对应真实风险，不能把偶然偏好变成全局门禁。对 agent 更合理的要求，不是一次写出完美代码，而是提交可重现的结果、检查记录和明确的失败项。人再判断证据是否足以承担发布风险。生成变便宜以后，工程师的核心工作更像是定义验收、校准检查、识别盲点，并对最终发布负责。

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