近日，有人在 Reddit 上算了一笔账，贡献者用 AI 生成一个 Pull Request (PR) 只需要 7 分钟，而维护者为了理解逻辑、排查隐患、测试运行，平均要花 85 分钟。
这就是著名的 Brandolini 定律（又叫废话不对称原则，反驳废话所需的能量比产生废话的数量级大）在 AI 时代的具象化。
以前有人提 PR，主要看逻辑；现在面对 AI 生成的代码，得像防贼一样防着它。这些代码看起来完美无缺，变量命名漂亮，注释写得比高考满分作文还好。但当真去跑的时候，完蛋了，死循环、幻觉依赖、甚至是在 Python 3.12 环境下调用了 3.7 的废弃 API。
我们正在进入一个代码通胀但信任通缩的时代。面对海量涌入的、看似完美实则脆弱的 AI 代码，无论写 Python、Go 还是 Java，开发者都迫切需要敢放心运行代码的环境。
隐形陷阱：为什么 AI 代码如此危险？
很多人认为 AI 代码的问题只是“写得不够好”。但在安全专家眼里，问题远比这严重。根据 IEEE 和斯坦福大学的相关研究，AI 辅助编程正在带来三类新型风险，且跨越了所有编程语言：
1. 合成漏洞与幻觉依赖
以前人工写代码的时候，代码可能是逻辑错误、拼写错误，这样容易被静态分析工具抓到。
但 AI 生成的代码看起来完美无缺，符合 PEP-8 规范，使用了现代语法，但本质上是逻辑崩坏的（例如 SQL 注入的抽象层）。更坑的有可能会产生幻觉依赖包，被黑客利用进行供应链攻击（Slopsquatting）。
如果企业大量采用 AI 编程而没有极高水平的资深工程师进行 100% 的审计，其代码库就是在积累一种新型的技术债务和安全隐患。这种隐患在平时看不出来，一到极端情况就会灾难性爆发，后果不堪设想。
2. 对环境版本的滞后性敏感
众所周知，LLM是基于历史数据训练的。它会记得两年前的 Python 3.7 写法，却不知道 Python 3.12 引入了更严格的语法检查；它可能还在用 Java 8 的旧特性，而你的项目早已迁移到 Java 21 LTS。
这种滞后性会导致 AI 代码经常出现“在 AI 的脑子里能跑，在现实的编译器里报错”的现象。
3. 不安全的默认配置
AI 从 Stack Overflow 和入门教程中学习了大量开发模式代码。为了方便教学，这些教程往往会关闭安全验证。AI 继承了这种偏见，倾向于生成默认不安全的配置代码，这在任何语言的 Web 框架中都是巨大的隐患。
解决之道：从Writer转型为Auditor
“以前你必须懂一点才能写出烂代码；现在你甚至不需要懂，就能生成看起来很专业的烂代码。”
所以，在 AI 时代，核心竞争力不再是写代码的速度，而是代码审查能力。
要知道，比代码跑不通更可怕的，是代码跑通了，但那坨屎有毒。
AI 是肯定会出现幻觉的，如果直接在主力开发机上运行不明来源的 pip install、npm install 或 cargo build，跟在路边捡东西吃没区别。如果你在系统环境下裸奔，一旦污染了注册表或全局环境，重装系统都算轻的。
这时候，ServBay的高傲就尽数体现。
ServBay 提供的是一个非侵入式的本地开发环境。它自带独立的文件系统结构和运行库，不依赖也不修改操作系统的核心文件。
不管 AI 生成的代码有多烂，不管它是不是引入了恶意的依赖包，由于 ServBay 的环境是沙盒化的，炸也只炸在沙盒里，不至于影响到系统。
信任，但要验证
Linux 之父 Linus Torvalds 曾说，AI 是能力的乘法器。
当然，他最近也在开始 Vide Coding 了。
对于资深开发者，10年经验 × AI = 10倍产出；但对于缺乏验证机制的团队，0经验 × AI = 10倍技术债务。
不要让你的项目成为 AI 试错的牺牲品。无论是什么语言，一定要通过验证才行。
而ServBay，就是AI 编程时代的本地代码检疫站。
