每天迭代100次,崩溃也快了100倍——怎么用AI自己给自己“擦屁股”?

先交代背景:
我的项目100%由AI编写,测试环境平均每天上百次迭代
生产环境只发重要更新,稳如老狗。

听起来挺爽是吧?
但如果你真这么干过,就知道这背后有个巨大的坑:

迭代速度翻倍,崩溃速度是指数级上升的。

今天想聊聊,我是怎么被这个坑埋了,又是怎么爬出来的。


一、速度陷阱:AI越快,死得越快

最开始,我只是让AI帮我写代码。
确实快:前一分钟提需求,后一分钟代码就有了;前一个小时想重构,后一个小时就推翻了重来。版本号一天跳好几十次。

但很快我发现一个问题:环境崩溃的频率也在飙升

传统开发,一天迭代两三次,环境相对稳定。
现在一天上百次,AI随便一个“手滑”——依赖配错、变量覆盖、资源没释放——环境就挂了。

而且AI不像人,它没有常识,不会觉得“这里可能有问题”。它只会按指令生成,然后下一次可能又犯同样的错。

我做了一个粗略的统计:
迭代频率变成原来的30倍,环境崩溃的频率差不多也涨了30倍。

速度红利还没捂热,就被无穷无尽的debug吃掉了。

更可怕的是,AI生成的代码对我来说就是个黑盒。
它怎么工作的?为什么崩了?很难知道。
每次出问题,我得加日志、重跑、再看日志,一个循环半小时没了。

结果就是:AI写代码 → 环境崩 → 我擦屁股 → AI再写 → 再崩。
速度越快,擦屁股的时间越多,最后效率甚至不如手写。


二、我的解法:让AI自己给自己系安全绳

痛定思痛,我定了一个规矩:
在让AI写任何业务功能之前,必须先写两样东西——重装升级机制,和日志模块。

这两样东西,后来成了我整个项目的两根支柱。

支柱一:稳定恢复机制——让“崩了”不可怕

我让AI设计了一套数据与程序分离的架构。
程序文件放在一个目录,用户数据和配置放在另一个目录。
重装脚本只覆盖程序目录,绝不碰数据目录。

这样不管AI把程序写成什么样,一键重装,30秒后系统就活了,数据还在。

升级也是事务化的:
先备份,再更新,然后自动跑一遍健康检查。
检查不通过?3秒内自动回滚,用户啥也感觉不到。

这个设计让我敢让AI随便试新功能——不行就自己滚回去,不用我动手。

还有模块隔离
我让AI给订单模块和评论模块分配独立的线程池,互相不干扰。

支柱二:清晰观测机制——让黑盒变透明

日志必须是结构化的:
时间戳 | 级别 | 模块 | 请求ID | 消息 | 关键参数,一样不能少。

每个请求进来都带一个唯一ID,贯穿所有内部调用。
这样一次用户操作涉及多个模块,也能串起来看。

我还要求AI在每个函数入口自动记录入参(敏感信息脱敏),出口记录结果。
异常捕获必须写完整堆栈。

这样出问题的时候,看一眼日志就知道当时发生了什么,不用重新加日志再跑一遍。

现在我的问题定位时间从小时级降到了分钟级。


三、但我也踩了另一个坑:安全绳自己也会断

写到这里,你可能觉得我解决了问题。
但后来我发现一个新坑:这些安全绳本身也是AI写的

万一AI把回滚脚本写坏了呢?
万一日志模块自己挂了怎么办?

这不是没发生过——
有一次,日志模块因为日志级别配置错了,打了一晚上“DEBUG”,磁盘差点爆了。

所以我加了第三层:对安全绳的防护

  • 核心代码人工看:数据分离、回滚逻辑这些关键部分,AI写完我都要看一眼,确保逻辑没问题。

  • 自检机制:日志模块每小时打一次“心跳”,三次没心跳就告警;重装脚本跑之前先校验自身完整性。

  • 自动化规则检查:在CI里加了个静态分析,谁要是敢直接往数据目录写文件,代码直接打回。

这样一来,安全绳自己也有了保障。


四、那每天上百次迭代到底在干什么?

有人问:你一天迭代上百次,有意义吗?是不是瞎折腾?

其实不是。
这上百次里,有功能开发,有重构尝试,有性能调优,还有专门让AI“试错”的实验。

比如我想看看某个新框架行不行,就让AI直接写一个demo跑起来,不行就重置环境重来。
这种快速试错的能力,在传统开发里根本不敢想。

但所有试错都控制在测试环境。
生产环境只发重要更新——新功能、大优化、紧急修复。
测试环境可以随便崩,但生产环境必须稳。


五、人的问题:我还得自己写代码吗

最后说个没那么技术的问题。

用AI久了,我发现自己的调试能力在退化。
以前遇到Bug,我能一步步跟进去找。现在第一反应是“让AI加日志看看”。

这其实挺危险的——万一哪天AI不在,或者AI搞不定,我还能不能顶上?

所以我给自己定了规矩:
每周至少抽一小时,关掉AI,自己手写一个小功能。
有时候是修个边角料的Bug,有时候是重写一个简单模块。
不为别的,就为了保持对代码的感觉。

另外,核心模块的设计文档我还是会亲自看。
AI给我代码,也给我设计说明,我得确保自己真的理解它为什么要这么写。
不然哪天它写个诡异的逻辑,我都看不出来。


六、总结

AI编程快是真的快,但快带来的崩溃风险也是真的高。

我的实践就一句话:
用AI的速度去对冲AI的风险。

让AI先写重装升级和日志,让系统崩了能秒级恢复、查因能分钟级定位。
再给这些安全绳加上自检和审计,防止它们自己先断。

这样一来,我每天上百次迭代,心里是踏实的。
生产环境稳如老狗,测试环境随便狂飙。

快是AI的事,稳是我的事。

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