在AI辅助开发的实践中，质量控制是最核心也最容易被忽视的环节。我们团队（蓝吉创想）在两年多的实践中踩过不少坑，今天分享三个典型的案例及解决方案。]
坑一：AI生成的代码“看起来没问题，实际有隐患”
有一次，AI生成了一段支付接口的代码。从表面看，逻辑完整、参数正确。但我们在审查时发现，代码没有对支付回调进行签名验证——这意味着如果有人伪造支付成功的回调，系统会错误地更新订单状态。这是一个严重的安全漏洞。
解决方案：在提示词中明确要求AI输出安全相关的代码，同时在审查清单中增加“安全专项检查”条目，由专门的安全工程师负责。
坑二：AI生成的代码兼容性不足
AI生成的Web页面在我们测试的Chrome浏览器上表现完美，但客户使用Safari时，页面布局完全错乱。排查发现，AI使用了一些WebKit不支持的CSS特性。
解决方案：在提示词中明确指定需要兼容的浏览器版本范围。同时，在自动化测试中加入跨浏览器测试环节（使用Playwright的浏览器矩阵）。
坑三：AI生成的测试用例“全通过但没价值”
AI自动生成的测试用例覆盖率很高，但这些用例大多是“快乐路径”——测试正常情况下的功能运行。而真正的Bug往往出现在异常路径上（如网络超时、参数错误、空数据等）。
解决方案：不再完全依赖AI生成测试用例，而是由工程师先根据业务逻辑画出测试场景矩阵，再让AI针对每个场景生成具体的测试用例。同时，要求测试用例必须包含异常路径。
经验总结
AI辅助开发的质量控制，不能“交给AI自己管自己”。需要建立一套完整的人工+AI协作体系，让AI承担效率部分，让人承担判断和决策部分。我们用两年的时间验证了这套体系的可靠性，也希望能给同样在探索AI辅助开发的团队一些参考。
