AI 正在迫使我们编写优质代码

跟着生成式 AI 在软件开辟中的深刻应用，一篇最新技巧文章《AI Is Forcing Us To Write Good Code》指出，AI 不再只是代码生成的帮助者，它正在迫使开辟团队进步代码质量与工程规律。

文章提出了一个反直觉的不雅点：与其说 AI 会导致代码质量降低（充斥垃圾代码），不如说为了有效应用 AI，开辟者必须被迫采取更好的软件工程实践。 作者认为，假如你的代码库纷乱、耦合度高、缺乏文档，AI 帮助对象（如 Cursor, Copilot 等）的后果就会大年夜打扣头。反之，为了让 AI 发挥最大年夜效用，你须要编写模块化、清楚且易于懂得的代码。这种需求实际上倒逼开辟者去遵守经典的“优质代码”标准。

传统上，单位测试、文档、清楚模块划分等最佳实践在很多团队只是“建议项”。但当 AI 介入代码编写时，这些变成了 必备前提，因为缺乏这些基本会导致 AI 生成的代码纷乱难以保护。

🔹 100% 单位测试覆盖率成为新标准
文章提到，一些团队开端请求所有代码都必须有完全测试覆盖率。如许不仅能确保每一行代码都有可履行检查，也让 AI 在写、改代码时能主动验证行动，避免“黑盒式”缺点。

🔹 代码构造需过细、易于懂得
AI 对文件名、文件组织构造异常敏感。明白且合理划分的定名空间、短小精干的文件可以让大年夜模型更好地舆解高低文，从而削减生成缺点的概率。

🔹 AI 须要“好代码”才能发挥最大年夜价值
文中强调强类型说话（例如 TypeScript）和主动化对象（如格局化器、静态检查器、OpenAPI 生成器等）能缩小模型的决定计划空间，进步 AI 输出的精确性。

🔹 快速、临时、并发开辟情况是临盆力保障
为了让 AI 开辟流程高效，团队扶植了几乎瞬时启动的开辟情况，并支撑多个情况同时运行，避免因冲突壅塞开辟进度。

🔹 类型体系和对象链成为重要护栏