AI 写的项目要怎么维护？都是一次性代码吗？

[jacketma]

去年 Leader 让大干快上了不少 AI 代码工程，年后开工需求又增加了不少，话说这些 AI 产生的项目（含 AI 量超过 50%）要怎么维护？

让人去读 AI 的代码，再去增删改查，还不如让人重新写来的顺手，就是慢。

另外，就是让 AI 自己改，从以往的经验看，让 AI 维护需求更新代码，还不如让 AI 从头重写，从零开始写代码可能消耗的 tokens 比改需求绕圈圈烧的钱还少。

这么看下来，AI 做的项目都是一次性代码吗？

[benjen000]

让 leader 自己来维护。

[default996]

每次只让 ai 写一个小模块，否则没办法人工维护（反正我是维护不了 ai 的代码，看着头痛）。现在只能让它分析整理项目生成文档，拆分成各个小模块，然后从头开始生成了……

[106npo]

只维护文档，让 ai 由文档维护代码

[riscv]

做好黑盒测试就行，代码全部交给 ai

[Lemonadeccc]

使用不同模型进行审查测试，是否符合设计规范等等。感觉后面大模型发展测试和部署是一个重点方向，不然背锅都不知道错在哪

[foru17]

https://x.com/luoleiorg/status/2025412230616056272
春节纯 Vibe Coding 的一个工程化的项目。

[ttbox]

先让 AI 将数据库关系、数据库 sql 文件、 代码整体业务逻辑 以文档的形势先形成文档
然后再做一个数据库日志审计，将所有的异常都放到日志表里，
分析好新功能后再让 AI 加新功能就行了，加个规则每次开发完新功能都让 AI 去异常表里看看

[YaakovZiv]

我这边是拼接模式，拆分大功能到各小功能，然后拼接互相调用。随时可以拆分或者让 AI 单独扩展。可能不适用你那边场景。

[learnshare]

文档和设计作为核心，代码就容易维护了

[Gilfoyle26]

维护？反正这个项目做完就可以了，维护的时候可能我都已经走了

[matrix1010]

我在公司同时做 3 个比较复杂的项目，差不多 95%以上的代码都是 Jules 生成的。有几个小经验:

- 架构层面必须我来告诉 agent ，不能让他自己发挥，比如选什么数据库/orm ，代码怎么分层，怎么写单元测试
- 不要使用冷门语言/框架
- 后端有单元测试
- 详细的 agents.md
- 完善的提交检查，让 agent 在提交代码前把 lint/test 什么的都跑一遍，通过再提交
- 使用 plan 模式(Jules 叫 Interactive Plan)，交互让 agent 根据你的原始计划生成详细且明确的新计划

最近折腾的一个小开源项目也是这样的思路 https://github.com/Yiling-J/forgery 。可以参考一下

[securityCoding]

用好 openspec ，ai coding 文档是非常非常重要的资产

[xuld]

你 Leader 不是已经找到解决方法了吗：招人维护，如果招的人觉得不好维护，让他发帖去请教别人怎么维护，如果还不知道怎么维护，那就去换个人维护。

[enihcam]

每个时代都有自己的软件过程实践，AI 编程下最重要的就是 spec-driven development 。

就，管理好 spec 。

[stinkytofux]

AI 写的代码, 可能功能没问题, 测试也能通过, 但是细看会有很多逻辑问题和细节问题, bug 只是没有测试到而已. 重要的项目一定要仔细审查代码.

[jczeng]

@foru17 好久没看到大佬在博客更新文章了

[SayHelloHi]

读 AI 的代码很费神

虽然功能没问题 但是有的功能它写得非常简洁（非常复杂）调试和阅读要花费一点时间

我自己使用 AI 写的代码 都不想去调试 看一遍真的很浪费时间

现在的做法：

AI 写的代码 有啥 bug 让 AI 自己修改

自己写的代码，AI 作为辅助，自动补全重复代码，实现工具类

[zcf0508]

用自己写代码的规范让 ai 自己重构，补充单元测试和集成测试

[Liftman]

所以从一开始必须要用最好的模型。。。。减少堆叠 bug 的概率。。。反正 cc codex 是都有审计模式的。但是都不会太有效。

[slackerman]

不会啊，我开始用 ai 重构一年前的代码了，比重头写省事啊，模块拆清楚核心逻辑都不会乱。重新写 spec driver 那得盯着文档和测试啊，保不齐出什么乱子是吧。绕圈圈是不是什么逻辑/模块没有拆清楚