拿一个最常见的前端场景说。
你让 AI 写一个“删除用户”的弹窗。
它很快给你代码：按钮、弹窗、确认、调用接口、刷新列表。看起来完整，跑起来也没报错。
但你上线前真敢合吗？
用户连续点两次删除怎么办？ 接口慢的时候按钮有没有禁用？ 删除失败有没有恢复状态？ 没有权限时提示什么？ 弹窗关闭后 loading 会不会残留？ 移动端滚动有没有穿透？ 用户误触有没有二次确认？ 这个删除是不是还影响别的缓存？
这些问题，AI 不一定主动帮你想。
这就是 AI coding 时代最容易被低估的一件事：代码生成速度越来越快，验收能力反而越来越值钱。
Google I/O 2026 的开发者更新把 Antigravity、Gemini API 等放在 agentic development 语境里，强调从 prompt 到生产应用的开发工具链；Google 开发者 keynote 也提到 Antigravity 作为 agent-first development platform 的升级。
生成代码会越来越便宜。
但判断代码能不能进主分支，不会变便宜。
前端尤其明显。
因为前端很多 bug，不是“能不能跑”的问题，而是“真实用户怎么用”的问题。
一个表单能提交，不代表它防重复提交。 一个列表能展示，不代表它处理空状态。 一个弹窗能打开，不代表它处理键盘、滚动、焦点。 一个删除按钮能点，不代表它有二次确认。 一个权限按钮被隐藏，不代表越权请求不会发生。
AI 很擅长写出“看起来像那么回事”的代码。
但上线事故往往就藏在“看起来没问题”里。
前端开发者至少要验收五层。
第一层：需求有没有跑偏。
AI 经常会顺手发挥。你让它修一个按钮，它可能顺便重构组件；你让它补一个状态，它可能改了数据结构；你让它优化样式，它可能引入新依赖。
先问一句：它是不是只解决了原问题？
第二层：状态有没有补齐。
最基本的：
loading empty error success disabled pending retry
少一个状态，真实用户就可能撞上。
第三层：交互有没有防傻。
重复点击怎么办？ 请求慢怎么办？ 用户取消怎么办？ 手机端误触怎么办？ 弹窗关闭后状态是否清理？ 组件卸载后请求回来会不会 setState？
这些 AI 很容易漏。
第四层：权限有没有做真。
前端隐藏按钮不是权限控制。
接口报错怎么办？ 无权限提示怎么办？ 敏感字段有没有暴露？ 操作失败有没有回滚？ 普通用户能不能通过路径访问？
第五层：代码是否像你们团队的人写的。
AI 生成的代码经常能跑，但不一定能维护。
命名风格不一致。 组件拆分不一致。 错误处理不一致。 状态管理方式不一致。 重复造轮子。 业务逻辑塞进 UI。
这些东西短期不报错，长期会恶心整个团队。
你可以直接让 AI 自己先审查：
不要继续写新代码。
先审查你刚才生成的前端代码。
按以下维度输出：
1. 是否满足原始需求
2. 是否遗漏 loading / empty / error 状态
3. 是否存在重复提交风险
4. 权限与异常处理是否完整
5. 是否符合现有组件规范
6. 是否需要补测试
7. 是否存在过度设计
每项给出：问题、风险等级、修改建议。
注意第一句：不要继续写新代码。
很多人让 AI“优化一下”，它就开始继续生成。结果代码越来越多，问题越来越隐蔽。
你要的是验收，不是堆代码。
如果要把这个动作变成团队流程，可以给每次 AI 生成的代码加一个最小验收表：
变更目标：
影响文件：
是否新增依赖：
是否覆盖 loading / empty / error：
是否存在重复提交：
是否影响权限：
是否补测试：
是否需要人工重点 review：
这比一句“AI 已完成修改”靠谱得多。
多模型也可以用来验收。比如把同一段 AI 生成代码交给不同模型做 review，看谁能发现更多边界问题。gpt985.com 可以放在这个场景里当交叉 review 入口，而不是单纯拿来“体验哪个模型更会写代码”。
但最终负责的人还是你。
AI 可以加速生成。 不能替你承担上线后果。
未来开发者的差距，不一定在谁写得快。 而在谁更会判断哪些代码不能合。
AI 越快，验收越重要。
你不验收，AI 不是帮你提效，是帮你更快制造技术债。
