Daily Productive Sharing 1379 - Your Job Is Still to Prove Code Works
One helpful tip per day:)
Addy Osmani 认为：AI 提高了代码产量，把负担转移到了人类身上：
- 到 2026 年初，超过 30% 的资深开发者表示，他们交付的代码主要由 AI 生成。
- 当你是独立开发者，或是在一个需要他人长期维护你代码的团队中工作时，工作流与心态会截然不同。
- 能以高速度成功使用 AI 的开发者，并不是盲目信任它的人，而是那些构建了验证系统、能在问题进入生产环境前捕获错误的人。
- 对独立开发者而言，真正的改变来自与语言无关、数据驱动的测试。 如果测试足够全面，智能体就能用任何语言构建（或修复）实现，并在过程中持续验证。
- 即便在高速推进中，也要一看到丑陋的代码就修，不要让混乱不断堆积。
- 当多名工程师协作时，错误的成本和代码的长期可维护性就成为更大的关注点。
- 当产出增长速度超过验证能力时，代码审查就会成为系统的瓶颈。
- AI 扩大了攻击面，因此混合式方法更优：AI 先标记问题，人类再做验证。
- 如果代码涉及认证、支付、密钥或不可信输入，就把 AI 当作一个高速实习生：在合并前必须进行人工威胁建模审查，并跑一遍安全工具。
- 当开发者提交自己并未完全理解的 AI 生成代码时，他们就破坏了团队韧性所依赖的知识传递机制。
- AI 可以向你倾倒大量代码，但团队必须控制产出规模，避免审查被淹没。
- 提示 AI 智能体在生成代码后执行代码或运行单元测试；要求给出证据：日志、截图、结果。
- 将 AI 的审查输出视为建议性意见——一种对话：一个 AI 写代码，另一个 AI 做审查，人类来统筹修复。把 AI 审查当作拼写检查，而不是总编辑。
- AI 负责筛选容易的问题；人类负责解决困难的问题。
- 强制渐进式开发。 把工作拆成小块——更利于 AI 生成，也更便于人类审查。带有清晰说明的小提交可作为检查点。
- 人类审查者的角色更像编辑或架构师：专注于真正重要的部分，把琐碎检查交给自动化。
- 无论技术如何进步，核心原则不变：代码审查确保软件满足需求，并且安全、健壮、可维护。
- AI 时代最优秀的代码审查者，会拥抱这种转变——让 AI 加速机械性工作，同时牢牢把住问责关。
- 拥抱 AI，但永远不要忘记：一定要再次核查成果。
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