AI Coding 当前最核心的矛盾是什么?
代码生产速度提升很快,但研发团队的验证标准、验证方法和验证工具没有同步跟上,容易导致项目质量失控。

AI Coding 最近被频繁提起,但使用大模型辅助编程并不是刚刚发生的事情。
文章基于蚂蚁数科在AICon的分享,讨论AI Coding产能提升后验证与验收需同步升级。团队在40多万行Rust新项目从第一天内建Harness,在60多万行C++存量项目先重建事实源和CI门禁,再让Agent参与升级,使缺陷率从20%以上降至个位数,并总结约束、对抗验证、证据等研发闭环。
代码生产速度提升很快,但研发团队的验证标准、验证方法和验证工具没有同步跟上,容易导致项目质量失控。
Harness 不是某一种具体技术,而是一套围绕约束、验证和验收建立研发闭环的思路,让 Agent 产出的任务能够被约束、被验证、被验收。
先让 AI 扫描项目、重建唯一事实源和文档体系,再把 Review 规则与 CI 门禁逐步放进门禁,并进行功能切片和任务拆分,试点 C++20 升级,最终将缺陷率从20%以上降至个位数。
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