痛点：代码写完了还得自己查

往昔运用AI去撰写代码, 让人最为头疼的并非生成的速度, 而是所生成的质量, 好多人都存有这般的经历, 致使AI描绘了一段代码, 然而其却运行不畅, 进而还得依靠自己逐行地去细心核查。此种“写作等同于没有写作”的情形, 导致众多开发者对于AI是又喜爱又心怀嗔恨。喜爱之处在于它能够迅速地生成代码, 嗔恨之处在于它所生成的代码常常需要大把的人工去进行修正。

新方案：AI自己先做四道检查

为把这个问题给解决掉, Code团队想出了一个全新的办法, 那就是, 让AI在把代码提交之前, 自己先去做四道十分严格的检查。这四道检查依次是, /code-先去揪bug, /把冗余的实现清理得干干净净, /做一遍来自端到端的验证, 要是动了界面, 再用/对着.md核对一遍视觉。这就意味着, AI不再仅仅只是一个简单的代码生成工具了, 而是一个能够自我检查以及自我优化的智能体。

技术实现：Skill封装检查步骤

为达成这一目标, Code团队把每次手动开展的检查步骤封建成Skill, 让AI在每次任务方面自动施行这项任务。这些Skill涵盖代码审查, 包含清理冗余实现, 还有端到端验证以及视觉核对等。借由这种办法, AI不但能够生成代码, 而且能够保证生成的代码具备高质量, 降低了人工干预的需求。

效率提升：验证成为新瓶颈

虽AI致使代码生成速度显著加快、大幅提升, 然而验证以及代码评审却成了全新面临的瓶颈。Code团队明确指出说, 在过往几十年之中, 软件工程里面存在着许多的相关流程诸如需求收集、规划、评审等等这些, 从本质上来说, 是由于写代码的速度实在太慢, 并且工程师所花的时间实在太过值钱才此般情形。如今AI加速了写代码的这种速度, 不过于此同时也带来了新产生的挑战, 具体便是怎样能够确保所生成的代码是准确无误的, 究竟是谁来负责对这些代码进行维护, 还有就是人究竟能不能够跟上审核代码的这个节奏。

未来展望：验证机制是关键

Code团队持有这样的一种看法, 那就是验证机制乃是使得AI模型能够实现更持久运作、并且使其结果能更契合预期表现的最为重要的关键之举。他们着重指出, 唯有验证工作做得越是扎实稳固, 智能体才会拥有足够的胆量放开手脚去尽情运行。凭借着把验证机制融入到开发循环之中, Code团队怀揣着这样的一种期望, 企图达成一个要更加具备自动化特性以及更加高效的开发流程。这样做的结果, 不但提升了开发的效率, 而且还降低了出现人为错误这一情况的可能性。

互动问题：你的团队有没有引入类似的自检查机制？