盲区领域AI开发：代码与审查双重幻觉困局

本文源自V2EX社区的热门讨论，一位开发者在完全不熟悉的网络调试领域，尝试利用顶尖大模型进行“AI开发+AI独立审查”的闭环迭代。其流程为：在开发窗口生成代码，在新窗口清空上下文进行Review，再将意见反馈回原窗口修改。然而，经过一周的反复迭代，程序依然存在P1级严重问题。 该案例揭示了当前AI辅助编程（AI Coding）在盲区领域的典型困境：由于缺乏人类领域专家的基准校验，开发者无法分辨AI的审查意见是真实存在还是幻觉，导致陷入“盲人摸象”式的无效循环。这表明，在复杂或陌生技术栈中，单纯依赖LLM的自我纠错机制（Self-Correction）存在局限，仍需结合传统的单元测试、可观测性工具或人类专家介入来确立“真理来源”（Source of Truth）。