如何确保AI软件工程质量？
标签
摘要
AI写代码的质量不稳定不是bug，是概率采样的数学必然——就像100年前工厂的次品率一样。19位AI编程先行者在线上圆桌中碰撞出一个核心洞见：1924年贝尔实验室的统计过程控制（SPC）理论，完美适用于今天的AI代码质量管理。关键不是让AI每次都写对，而是建立确定性的"控制限"——测试是否通过、API契约是否符合。更致命的发现是：AI写的测试"太好了"，好到永远能通过，因为它会偷偷Mock掉一切依赖。有效约束=约束力×独立性，写代码的AI绝不能同时写测试。
文章内容