AI编程：从逐行审查到结果验收

随着AI编程工具（如Claude、Codex）的普及，开发者在审查AI生成代码时的工作流正发生转变。原文作者指出，尽管有编程背景，但因多年未深入编码，他发现自己越来越少逐行审查AI生成的后端、接口、SQL及测试代码。他认为，许多复杂部分难以理解，且AI代码的可靠性可能高于自身审查。因此，作者采纳了一种“结果验收”为主的策略：首先清晰阐明需求，让AI补充测试用例，然后进行实际页面运行和业务口径验证，并确保异常日志可查。例如，在日报功能中，他关注的是数据准确性、业务指标（DAU/销量/利润）的正确性、无数据处理及失败重发机制，而非代码实现细节。核心理念是“代码可以不懂，但业务结果必须懂”。文章引发了关于AI编程中，开发者应侧重代码差异审查还是测试与结果验收的讨论，揭示了AI对传统开发流程的深远影响。