人工智能技术能助力团队实现前所未有的开发提速，但与此同时，也可能引发各类漏洞、故障与问题。运用以下策略，既能保持开发效率，又能牢牢把控代码质量。
如果你无法信任自己交付的代码，那么一味追求更快又有什么意义？
许多开发者已经在工作流程中引入了AI工具。不可否认，日常开发效率因此大幅提升。过去耗时数小时的任务，如今几分钟即可完成；有时甚至在你早晨那杯咖啡还没喝完之前，一个完整的功能就已经成形。
但效率提升的背后也潜藏着风险。当AI在缺乏明确指导和约束的情况下被使用，往往会生成“AI slop”——即那些看似能跑，实则缺乏上下文、由半成品代码拼接而成的产物。它们悄无声息地积累着潜在的bug、错误的依赖引用，以及沉重的技术债务。
在这个AI加持开发的新时代，单纯求快已经不够了。真正能拉开团队差距的，是在高速前进中对精准度与质量的掌控力。
“最优秀的车手并不是单纯跑得最快的人，而是在高速下依然保持平稳和掌控的人。”GitHub产品副总裁 Marcelo Oliveira 在 GitHub Universe 2025 上表示，“速度和掌控并不是对立的，它们会相互强化。”
那么，如何才能两者兼得？如何在保持高速前进的同时，让代码依然干净、可靠？以下是三项关键策略。
技巧一：把速度与质量视为一个整体，而不是二选一
开发者很容易接受那些外观“精致”的人工智能生成代码，却可能忽略其背后潜藏的维护性问题和可靠性风险。没有质量保障的速度，并不能真正帮助你更快交付，它只会让技术债务在未来不断叠加、放大。因此，成功的团队和组织，都会在利用AI提升速度的同时，配套建立清晰而有效的质量防护机制。
这正是 GitHub Code Quality（目前处于公开预览阶段）所要解决的问题。它是一款由AI与CodeQL驱动的代码分析工具，能在你开发的同时，持续扫描整个代码库，发现可维护性问题、可靠性风险以及技术债务。以下是开始使用它的方式：
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一键启用
在仓库级别开启后，GitHub会结合CodeQL与大语言模型的检测能力，对你的代码进行分析，帮助你清晰了解代码库中的质量现状。
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在每一个Pull Request中获得自动修复建议
当你创建Pull Request时，GitHub Code Quality会立即标记出未使用的变量、重复的逻辑、潜在的运行时错误等问题。下面是一个示例：这段Pull Request中的代码“可以运行”，但远未达到生产级别的要求。
// fuelCalculator.js
export function calculateFuelUsage(laps, fuelPerLap) {
const lastLap = laps[laps.length - 1]; // unused variable
function totalFuel(laps, fuelPerLap) {
return laps.length * fuelPerLap;
}
// duplicated function
function totalFuel(laps, fuelPerLap) {
return laps.length * fuelPerLap;
}
return totalFuel(laps, fuelPerLap);
}
GitHub Code Quality会基于AI与CodeQL给出改进建议，并提供一键修复功能：
-export function calculateFuelUsage(laps, fuelPerLap) {
- const lastLap = laps[laps.length - 1]; // unused variable
-
- function totalFuel(laps, fuelPerLap) {
- return laps.length * fuelPerLap;
- }
-
- // duplicated function
- function totalFuel(laps, fuelPerLap) {
- return laps.length * fuelPerLap;
- }
-
- return totalFuel(laps, fuelPerLap);
-}
+export function calculateFuelUsage(laps, fuelPerLap) {
+ if (!Array.isArray(laps) || typeof fuelPerLap !== "number") {
+ throw new Error("Invalid input");
+ }
+ return laps.length * fuelPerLap;
+}
无需额外分流、也不会拖慢节奏，最终得到的是干净、可靠的代码。
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设定并执行你的质量底线
通过自定义规则集，你可以阻止未达到团队标准的代码合并。在不依赖评审者个人意志、也不牺牲开发效率的前提下，持续保持一致的代码质量。
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揭示（并修复）遗留的技术债务
AI Findings页面会高亮显示团队当前正在修改的文件中的历史问题，帮助你在问题正处于关注焦点时顺手修复，减少频繁的上下文切换。
一句话总结：AI带来的是速度，GitHub Code Quality带来的是掌控力。两者结合，让你在无需取舍的情况下，既能跑得更快，又能构建得更好。
技巧二：做驾驶员，而不是乘客
AI可以快速生成代码，但质量从来不是只靠自动化就能保证的。真正重要的是为开发者提供写出高质量代码的工具——从IDE中的Copilot，到Pull Request里的GitHub Copilot代码评审，再到GitHub Code Quality。这些工具不仅能让你看到长期存在的问题和技术债务，还能提供可执行的修复建议，帮助你真正解决问题。
这些能力赋予你设定方向、标准和边界的主动权。你的意图越清晰，AI就越能发挥应有的价值。下面是一个简单但有效的提示词框架：
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说明目标，而不只是动作
把提示词当成是在给另一位工程师下达指令：信息越明确，结果越好。
- 不好的提示词：
重构这个文件
- 更好的提示词：
在不改变现有功能的前提下，对这个文件进行重构，以提升可读性和可维护性，不允许引入任何破坏性变更。
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明确约束条件
例如：
- “不引入第三方依赖”
- “必须向后兼容 v1.7”
- “遵循现有的命名规范”
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提供参考上下文
可以链接相关文件、文档、现有测试，或架构设计决策。
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指定输出形式
明确你期望的输出是Pull Request、diff、patch、说明性文字，还是代码块。
借助 GitHub Copilot Coding Agent，你甚至可以分配多步骤任务，例如：
在整个应用中创建一个用于货币格式化的全新辅助函数。
- 必须支持 USD 和 EUR
- 结果保留两位小数并向上取整
- 新增三个单元测试
- 不要修改现有的价格解析器
- 以 Pull Request 的形式提交
请注意，在这个过程中，思考和决策的责任仍然在你，而执行的责任则交给了Agent。
一句话总结：AI负责加速执行，而你的清晰意图——再加上质量防护机制——才是把这种加速转化为高质量软件的关键。
技巧三：构建思考过程的可见依据，而不只是输出结果
当AI承担越来越多的执行性工作时，真正拉开开发者差距的，是你能否清晰地表达自己的决策、取舍以及背后的思考过程。如今，光写出代码已经不够了，你还需要在功能的整个生命周期中，展示自己是如何思考问题、评估方案并推进实现的。
以下是一个可以提升开发流程中信息传达效果的最佳实践：
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创建一个Issue，把“为什么”讲清楚
简要说明问题是什么、成功标准、存在哪些约束条件，以及潜在风险。
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清晰命名分支，认真提交代码
使用有意义的分支名称和提交信息来阐述你的思考过程，而不只是记录操作步骤。
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使用Copilot和Coding Agent构建功能，同时记录决策
简要说明你为什么选择某种方案，而不是其他方案，以及曾考虑过哪些替代选项。
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在Pull Request中提供信息丰富的上下文
包括为什么要做、做了哪些改动以及考虑过哪些替代方案的简要说明。
例如，不要只写：添加了深色模式切换功能
可以改为：
- 添加了深色模式切换，以提升无障碍体验并满足用户个性化偏好。
- 为避免引入服务端依赖，选择使用 localStorage 进行状态持久化。
- 将样式改动控制在局部范围内，避免对现有主题产生副作用。
一句话总结：代码展示的是你做了什么，而文档则展示了其重要性所在。在这个AI时代，后者与前者同样关键。
图：借助AI工具进行高效开发已成为新常态。
携手向前
归根结底，质量才是一切的基础。AI的确可以加快工作的节奏，但如果缺乏明确的意图引导，这种速度也可能适得其反。然而，当你将AI与清晰的方向、稳固的防护机制以及可见的思考过程结合起来时，就能帮助团队在规模化交付中持续产出更干净、更可靠的代码，让组织在快速前进的同时，不牺牲最重要的价值。
本文讨论的AI辅助开发与质量控制，是云栈社区技术论坛中持续关注的热点话题，欢迎开发者们加入交流。
发表于 2025-12-31 03:46:38
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