#AI 编程#
AI 写代码已经成为常态。
不少人的流程：AI 生成代码 → AI 做 Code Review → 看起来没问题就上线。
等到线上出问题回来排查，对着代码一脸茫然：当初为什么这么写？

AI 可以检查语法、找简单 bug，但它很难理解项目架构、业务上下文和团队约定。
那问题来了：
AI review 后的代码，人工 CR 该怎么审？
提交 PR 的时候，开发者要附带哪些信息，才能让 reviewer 看懂设计取舍、边界条件？
你们团队有什么规范，避免 AI 产出的代码变成难以维护的技术债？

「能跑就行」在当下永远是划算的。它省掉的是今天的半小时，欠下的是三个月后某个人（大概率是你自己）的两天。

我不是说不能欠。排期紧的时候，欠技术债是理性的选择。问题在于很多人欠债不记账 —— 改的时候没留 TODO，没写进文档，甚至连自己都忘了当时为什么这么绕。

债务本身不致命，隐形的债务才致命。所以我现在允许自己写丑代码，但必须留下「为什么丑」的那句话。

#技术债# #程序员日常#