精选理由
如果你用AI写代码总是一次生成一大坨，看不过来还容易出bug，这篇用持续集成的思路，教你怎么让AI一次只改一小点，好验收好纠错。
本文区分了两种AI写代码场景：原型代码无需审查，生产代码必须审查。作者类比传统软件工程，指出瀑布模型因集成颗粒度大导致痛苦，而敏捷开发的持续集成（Continuous Integration）通过小功能点频繁集成配合自动化测试解决了问题。建议Vibe Coding时一次只让AI做一个小功能或修一个小bug，便于验收和审查，保证质量。
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本文区分了两种AI写代码场景：原型代码无需审查，生产代码必须审查。作者类比传统软件工程，指出瀑布模型因集成颗粒度大导致痛苦，而敏捷开发的持续集成（Continuous Integration）通过小功能点频繁集成配合自动化测试解决了问题。建议Vibe Coding时一次只让AI做一个小功能或修一个小bug，便于验收和审查，保证质量。
AI 写的代码量太大看不过来，这里面分两种，一种是做原型，这种你就不需要看，只验证功能就好了；一种是要做生产环境就绪的版本，那么就要看代码要验证功能。 x.com/zemul888/statu… 代码太多看不过来的问题其实在传统软件工程就有这种问题，核心就是集成的颗粒度。 早年瀑布模型的时候，一个版本几个月上年，每次变更一大坨，各模块独立开发，然后再集成。但模块之间集成的时候无比痛苦，因为代码变更太多了。并且集成后要很长时间才能稳定下来…