AI 写的代码能直接上线吗？不能直接上。运行通过只说明「顺利路径」没问题，而上线面对的是真实用户的真实输入：异常、并发、恶意数据、长期维护。AI 把写代码的时间压缩了，但压缩不掉上线门槛——审查这一环反而比以前更需要纪律。
上线标准不因 AI 而降低
一个要先摆正的观念：代码的责任主体从来是人。AI 生成的代码部署上线后出了事故，承担后果的是你和你的团队，模型不会赔偿、不会道歉、也不会记得这次教训。所以上线标准应当与手写代码完全一致：安全、正确、可维护、可回滚，一项都不豁免。实际工作里反而要多一层警惕——AI 代码「看起来很专业」：命名规范、注释齐全、结构漂亮，这种表面上的成熟容易让人放松审查。判断代码能不能上线，看的从来不是长相，而是它在你系统的真实环境下是否经得起考验。把「AI 写的」当作信息标注，不当作质量背书。
四类高发问题的审查清单
AI 生成代码的问题有明显的聚集区，审查时优先盯四类。安全类：输入校验缺失、SQL 与命令的字符串拼接、路径处理未做白名单、鉴权逻辑遗漏——AI 以「能跑」为目标，安全加固经常缺席。错误处理类：异常被静默吞掉、失败时返回默认值而非报错、资源（连接、文件句柄）未在异常路径释放。一致性类：与项目既有规范冲突——AI 不知道你们的错误码体系、日志格式、配置管理方式，照通用习惯写出来的代码风格上是对的、体系上是错的。过时类：使用了被弃用的接口或旧版写法，训练数据的时效决定了它可能停在过去。四类逐条过，比笼统「看看代码」有效得多。
测试用例的补齐方法
AI 生成的代码常附带几个「演示用」测试：正常输入、预期输出，全绿通过。上线前要补的是另外两类用例：边界用例——空值、零、极大极小数、超长字符串、特殊字符；异常路径用例——网络超时、文件不存在、权限不足、依赖服务挂掉时，代码的行为是否符合预期。让 AI 补用例本身很高效：把代码给它，要求「列出这段代码的失败模式，并为每种失败模式写测试」，AI 列出的清单再人工筛一遍，剔除不适用于你系统的项。用例通过后还要看覆盖：核心分支是否都被测到，只测了 happy path 的测试套件是自欺欺人。
用 CodeBuddy 做审查配合
审查环节 AI 同样能用，但用法有讲究。生成代码的会话不适合自审——模型倾向为自己辩护，换一个独立会话或独立工具做审查更客观。以 CodeBuddy 为例，把生成的代码交给它，要求按安全、错误处理、一致性三个维度逐段挑问题，再让它解释每个风险的实际触发条件——能解释清楚的风险才值得改，说不清的多半是套话。AI 审查的产出要过一遍人工判断：它也会误报，把正常逻辑标成问题。正确的分工是 AI 做初筛、列疑点，人做复核、定结论，审查的责任链最后一定落在人身上，工具只是放大镜。
团队协作中的责任与标记
团队场景还要多两件事。一是标记：AI 辅助生成的代码在提交信息或评审说明里注明，让评审者知道这段代码的来源，按同等标准审——是「同等」，不是更严也不是更松，代码好不好与谁写的无关，但来源信息能帮评审者留意高发问题区。二是责任归属：谁提交谁负责，不能以「AI 写的」推诿，评审通过不代表提交者免责。团队可以把 AI 代码的审查要点沉淀成清单——四类高发问题加边界用例要求，随项目文档维护，新人来了照单执行。AI 让产出变快了，流程纪律反而要跟上，这才是「审查的必要性」的完整含义。
AI 生成的代码上线前必须过哪些检查？
- 代码审查要盯 AI 的哪些习惯性错误？：安全加固缺失、异常静默吞掉、与项目规范不一致、使用过时写法四类，外加边界用例是否齐全，逐项核对比通读有效。
- 小项目也要走完整流程吗？：规模可以缩，环节不能省。小项目至少确保安全检查、异常路径确认、核心路径实测三步，规模大小改变的是工作量，不是门槛。
- 怎么向团队证明代码改过哪些部分？：用版本控制管理全程，AI 改动单独成提交，diff 清晰可查，评审时把 AI 生成范围一并注明，来源与改动可追溯。
