AI 写代码会不会暴雷

[uibobo]

最近网上经常刷到“程序员的最后一个冬天”。
话说 AI 写的代码你们会看吗，提交代码时慌不慌。

现在别人问你这个功能怎么实现的，你会怎么说？
1.阿巴阿巴阿巴
2.《和我的 agent 说去吧》

当所有古法编程代码都被 AI 改了一遍后是不是已经没人知道代码写的什么了
当古法编程的人都被裁员取代是不是没人懂这些了，出了问题 AI 兜得住吗

[jarytom]

好好想想另一份出路就行

[sentinelK]

不太理解这个问题的店在哪。

张一鸣知道抖音程序的细节吗？那你说他为什么就不怕手下的人兜不住呢？
同理。

[HeyWeGo]

人至少会兜底，AI 改到后来改不动真就撂挑子不干的反复重复回答。不过最终也得看使用的人是否合理规划。

[irvinglove]

@sentinelK 可能会堆一个数量级，以前可能 5 年爆一次大雷，今后可能一年一次？那么监管之类的又得提门槛了。但我还是拥抱 ai 的，反正 claude 写的比我好。

[sentinelK]

@HeyWeGo
@irvinglove

本质上就是，如果你的决策导致无法避免一个负面的发生，那本质上其实并不是生产工艺的问题，是组织结构的问题。
LLM 和古法编程之间，只是 coding 的工艺变了，属于技术革新，但并不应该动摇既有的组织架构。

换句话说，不管是碳基编程、硅基编程还是羟基编程，只要最终能过 QC ，那就一样。

[sentinelK]

换言之，如果一个代码能过 QC 但引发了负面，那其实不是 coding 的问题，是 QC 的问题。

[kaixin]

AI 写代码会不会暴雷？答案是肯定的

[xidaduo]

AI 已经比绝大多数人 coding 水平更高，为什么还有些人这么自信？人要管控的是需求、架构、最终测试与验收步骤，在执行层面早可以被替代。

[uibobo]

之前新人入职第一件事就是先让熟悉代码了解业务，现在是怎样的

[kerwin1874]

做好设计-计划-实现-review 这一轮大部份代码都没啥问题，要说暴雷，一天要我出一个模块的接口的时候就应该想到这个问题了，等爆或者别人接盘的时候我早跑路了，我死后哪管洪水滔天

[richard001]

新项目没啥问题架构、设计、文档该有都有，古法时代留下来的老项目，特别是跨多服务调用的，现在还是不好处理，无文档、无规则、还要求，尽量不跨服务改动，跨服务很多都是黑盒，只能自己摸索。

[yelog]

放心，当别人问这个功能怎么实现的话？你讲的肯定没有 agent 讲得好

[irvinglove]

@sentinelK 是的，但数量级问题依旧存在，压力给到 QC ，QC 负荷更大了，QC 也全靠 AI 的话，又变成黑盒问题。量变引起质变还是有一定道理的。当然世界本来就是草台班子，也没多大关系

[athershu]

「别人问这个功能怎么实现的」这个，我们的办法是让每次 AI 改动都留下能回答这个问题的东西：一个任务一个分支，交付时附一段说明（改了什么、为什么这么改、怎么验证的、哪里不确定），人对照任务描述审过才合并。之后有人问，翻的是任务记录和那段说明，而不是回去问 agent 。

另外 review 时踩到的坑、老项目里只有老员工知道的约束（比如楼上说的跨服务调用哪些不能动），都写进仓库里给 AI 读的规则文件，下个任务自动带上。知识留在仓库里，不在某个人脑子里，也不在某一次对话里，人走了也还在。

[JadeUTC]

AI 本身可能会暴雷，但是人类靠 AI 写的代码不会。

[ffalex]

除非测试不到位

[himawari8]

嗯哼，AI 被操纵植入木马也是分分钟的事，反正你没时间看～

[6581]

@ffalex 压力给到测试，我感觉，AI 时代，测试很重要，是人类最后一道关卡了

[davidoff567]

人和代码有一个能跑就行

[V2Try]

暴雷了，我让 Claude 配置了个 crowdsec ，把我关外面了。

[myfate]

要相信后来 AI 的智慧

[isnullstring]

裁员和暴雷，二选一

[samtofor]

和前端对接的时候改一波 bug. 测试的时候在提一堆 bug. 结论.全靠测试兜底

[iApp]

爆了再说,车到山前必有路,又不是你一个,你怕什么

[Sir814]

代码看不完，功能测试和跑测试用例

[labubu]

人写的才是，现在漏洞越来越多，都是很多老代码的

[stucom]

暴雷就爆雷呗，人写的也会爆雷。需求上线之前，让 QA 多测测重要的流程就好了

[BlueSkyXN]

暴雷是公司的事

[sighforever]

今天看了一个抖音很有道理。

如果你 ai 写的代码没有埋雷，说明公司降本增效不到位

程序员还有时间去搞那些提升质量的事儿，还可以再裁一半。

[wfg]

不会的，你放心

[cslive]

大部分人的水平不如 ai ，随着模型越来越先进，这个数字还会提高

[azev]

@sentinelK 确实 我也想过 通常部门经理根本就不知道产品的代码里都是些什么玩意 只要测试后运行没问题就行了 管他呢

[TerranceL]

只有我一个人看成了：AI 写代码会不会暴富？

[goumadantui]

谁去管这么多，能跑通业务不就行了，以前手写也有 bug 啊

[YYDC]

前几个月还能看到 ai 误删库的，删源码的，现在都看不到了，是不是 ai 进步了

[terrysnake]

一个有责任心的程序员在 AI 写完代码后，至少会问下 AI 是怎么实现功能和架构的。

[ooppstef]

1.ai 的局部代码质量,已经优于大部分人了,或者是绝对部分人. 如果你的团队不是全大厂配置,那么局部代码质量,大概率没有 ai 好
2.ai 尤其是 gpt 的架构审美,确实差了点,过度防御等.但 claude 好很多,你可以选择模型使用
3.结合代码的 review,质检门禁的加强.很难理解为什么会暴雷.
4.如果小团队,招初级同学或者实习同学,那么更应该担心暴雷才对啊.

[7gugu]

老板根本不是这样子的思考方式啊。我之前思考过这个问题，老板根本就不会在意工程师的技术细节是啥，他只会关注你的产出是否符合预期而已。同理，程序员使用 AI 的时候，也是不需要去过度关注细节的，只要保证最后的结果是正确的即可。

[vmuu]

什么样的项目会暴雷，就比如我们公司的现状：代码全部 AI 写，然后很多东西都没搞懂，很多地方都不知道该怎么设计怎么规划，这种需要长期维护迭代的项目，一旦逻辑复杂，后续用户需求量上来，那包暴雷的呀，前两天数据库就被流量打穿了，今天还在进行项目复盘

[ddoki]

@uibobo 一样看文档啊，说实话谁家新人有耐心从头到尾看屎山源码，看看文档理理逻辑后面只管用屎山不管改

[xue777hua]

@sentinelK 你是真的不懂还是在反串？

你也知道 张一鸣手底下的“人”

这里的区别和本质是：ai 不会恐惧。

所以鞭子 skill 没有用。
@himawari8

[phrack]

我自己写的炒股炒期权的代码我是真看，一行一行的看

别的嘛，能跑就行

[sentinelK]

@xue777hua 软件工程是工程学，说的简单粗暴点就是流水线思维。

终端生产者是人，是 AI ，还是三体人其实在整个组织架构中根本就不重要。

所有的软件公司的顶层设计本质上就是需求 > 方案 > 实现 > 验收上线 > 改进需求 的循环。

如果“实现”满足了“方案”，那么理论上，就不会有暴雷，否则是方案不合格，不是实现不合格。
同理，“实现”未满足“方案”，那么理论上他就不应该验收上线。
无论哪种情况，都跟“实现”本身的工艺无关。

这是工程学的最基本原理。在其他条件不变的前提下，工艺，仅仅决定成本。

软件工程诞生 30 年了，人比 AI 难管多了。
架构大佬绞尽脑汁设计出 vue 和 React ，就是怕基层程序员脑洞大开，想试图通过程序结构把程序员束缚成机器人。
现在机器人的时代来了，反而还担心代码暴雷了……

我是真的没想通。

[xue777hua]

@sentinelK
1. 科幻小说就别当论据了。
2. 你对暴雷的理解，仅仅停留在外包公司的水平。你没有 ownership ，在没有 ownership 的情况下，不存在暴雷。但仅限你自己定义的场景，现实业务中并非如此。外包公司也不只是交付就跑路。乙方不爆雷，但甲方会爆雷，逐渐就会传导道乙方。

至于管理，pua skill 对 agent 没用，但对猪和猴子都有用。

[sentinelK]

@xue777hua
同样是工程学，汽车工程不是有无数类似的例子么。

A 零件合格，B 零件合格，组合在一起，整车用户体验就很差。那你说这是生产零件的加工厂的问题吗？

[sentinelK]

@xue777hua 我不理解你说的“外包公司水平”，

你的公司不存在 QC 吗？不存在架构评审吗？你自己愿意击穿一切防火墙，然后把所有责任都依赖于一线生产者的自觉与职业操守，这是一个正常的软件公司的行径？

[iyaozhen]

@sentinelK #6 我就是 QA ，一方面压力都给到 QA ，代码细节都说不清楚，用例评审那不是形同虚设。提测质量变差，用例质量也变差，怎么不出问题

另外 QA 也有提效要求。研发本来开发 5 天，我测 1 天，这样比例合适，但现在开发 1 天，我还测一天，那不等着被骂。而且提测 5 个需求，整个组织来看，全卡在了 QA 这里，你说咋办。

[sentinelK]

@iyaozhen 所以这就是公司的策略问题，跟上文讨论的一致。就是这种公司思维本质上不是 AI Coding ，而是组织架构扁平化，相当于人为把所有纠错节点都交给 AI 生产者，试图靠生产者当圣人来解决一切，那最终一定是会出问题的。

AI 只能上生产成本降低，从而生产前置，降低决策成本。过去靠猜，靠直觉的决策，现在可以直接摸到，甚至市场实验了。
Deepseek 的 SuperAgent 架构也是这个概念。

[xue777hua]

@sentinelK 组织结构只是结果。技术才是根本。

你这论证的，本末倒置了。

如果技术发展 或 底层执行的好，很多组织部门就没有必要了。

所以某种组织结构 不是目标 不是手段 只是结果。

当然 没有思考能力的管理者，会无脑用一个组织结构，也就是典型的“抄作业”，也是本末倒置的管理水平。

比如 有的公司 就因为 agile 硬生生诞生了 scrum master 这种职位。但很多公司也没有这种职位，但依然 很 agile 。

[ccyixia]

普通人驾驶会不会翻车？会。但在绝对的效率面前，这些都是可以忍受的容错率。

[Arrowing]

标题看成了“暴富”...

[wsseo]

测试也不能兜底，流程能跑通，在不该的地方埋雷，谁也测不出来。

[phpdev]

@HeyWeGo 最后一句是重点。人提供规划，交给 AI 实现。可不能一股脑全交给 AI 自动施行。

[phpdev]

@xidaduo 赞了。

[msg7086]

一切恐惧都源于测试用例不足？
一个软件如果能做到百分之百测试覆盖，包括穿透测试也覆盖足够，那就不可能暴雷。
实际软件开发中当然不可能那么理想化，但是 AI 辅助开发更容易得到高覆盖。
所以老板更应该担心人类员工写的代码会不会暴雷。

[libasten]

@HeyWeGo 改不动的话，换一个更高级的模型，说不定就能改好了。

[longniao]

暴雷之前，程序员们都失业了