隨著生成式 AI 在軟件開發(fā)中的深入應(yīng)用，一篇最新技術(shù)文章《AI Is Forcing Us To Write Good Code》指出，AI 不再只是代碼生成的輔助者，它正在迫使開發(fā)團(tuán)隊(duì)提高代碼質(zhì)量與工程紀(jì)律。

文章提出了一個(gè)反直覺的觀點(diǎn)：與其說 AI 會(huì)導(dǎo)致代碼質(zhì)量下降（充滿垃圾代碼），不如說為了有效利用 AI，開發(fā)者必須被迫采用更好的軟件工程實(shí)踐。

作者認(rèn)為，如果你的代碼庫混亂、耦合度高、缺乏文檔，AI 輔助工具（如 Cursor, Copilot 等）的效果就會(huì)大打折扣。

反之，為了讓 AI 發(fā)揮最大效用，你需要編寫模塊化、清晰且易于理解的代碼。這種需求實(shí)際上倒逼開發(fā)者去遵循經(jīng)典的“優(yōu)質(zhì)代碼”標(biāo)準(zhǔn)。

AI 需要“好代碼”才能發(fā)揮最大價(jià)值
傳統(tǒng)上，單元測試、文檔、清晰模塊劃分等最佳實(shí)踐在很多團(tuán)隊(duì)只是“建議項(xiàng)”。但當(dāng) AI 參與代碼編寫時(shí)，這些變成了必備條件，因?yàn)槿狈@些基礎(chǔ)會(huì)導(dǎo)致 AI 生成的代碼混亂難以維護(hù)。

100% 單元測試覆蓋率成為新標(biāo)準(zhǔn)
文章提到，一些團(tuán)隊(duì)開始要求所有代碼都必須有完整測試覆蓋率。這樣不僅能確保每一行代碼都有可執(zhí)行檢查，也讓 AI 在寫、改代碼時(shí)能自動(dòng)驗(yàn)證行為，避免“黑盒式”錯(cuò)誤。

代碼結(jié)構(gòu)需細(xì)致、易于理解
AI 對文件名、文件組織結(jié)構(gòu)非常敏感。明確且合理劃分的命名空間、短小精悍的文件可以讓大模型更好地理解上下文，從而減少生成錯(cuò)誤的概率。

快速、臨時(shí)、并發(fā)開發(fā)環(huán)境是生產(chǎn)力保障
為了讓 AI 開發(fā)流程高效，團(tuán)隊(duì)建設(shè)了幾乎瞬時(shí)啟動(dòng)的開發(fā)環(huán)境，并支持多個(gè)環(huán)境同時(shí)運(yùn)行，避免因沖突阻塞開發(fā)進(jìn)度。

類型系統(tǒng)和工具鏈成為重要護(hù)欄
文中強(qiáng)調(diào)強(qiáng)類型語言（例如 TypeScript）和自動(dòng)化工具（如格式化器、靜態(tài)檢查器、OpenAPI 生成器等）能縮小模型的決策空間，提高 AI 輸出的準(zhǔn)確性。

原文：

https://bits.logic.inc/p/ai-is-forcing-us-to-write-good-code