演讲主题

拨开迷雾：规避AI生成代码的真实风险

AI 编程工具正以前所未有的速度迭代。当 “最佳工具” 每周都在变化时，如何搭建稳定的开发者工作流？在收获生产力提升的同时，你又将承担哪些暗藏的风险？ 本次分享将跳出陷阱，为 AI 集成后的 “Day 2 问题”提供一套实用框架。我们不会停留在 “AI 会犯错” 的表层结论，而是深入剖析已观察到的真实问题： 1、那些 “看似合理、实则错误” AI 幻觉，连代码审核者都可能遗漏； 2、AI 生成代码导致的冗余膨胀与可维护性问题，将累积长期技术债务； 3、最关键的隐性成本：开发者学习能力与专业技能的退化。 你带走的不只是一份问题清单，更会获得一套解决方案检查表。我们将详解具体的风险规避策略，包括：如何通过 “试点项目” 与内部知识共享应对工具迭代混乱；培养 “保持质疑、而非轻信” 的全新代码审核思维 —— 这是识别 AI 幻觉的关键；以及一套决策框架 —— 判断何时可让 AI 进行 “氛围编程”，何时需优先保护团队核心技能的培养。 结束本次分享后，你将以更理性的视角看待 AI 编程工具，并掌握一套可落地的方案，安全且可持续地发挥 AI 的价值。