对于一个intern来说怎么判断ai的代码可不可靠

主包技术能力很差 过度依赖ai 平时都是靠ai去学习 但是ai写的代码 无论写成啥 我也觉得是对的 没有什么判断能力 因为感觉ai写的都比我好
所以我该怎么去养成能判断ai写的是好是坏的代码呢 我感觉自己很浅薄甚至不知道怎么判断
ai提出的什么方法 我都觉得挺对的 我也没有什么实战经验告诉我应该怎么做
那我和ai的区别又在哪呢🥲

首先一定要用最好的 AI，其次让最好的 AI 给你提供5 个不同的方案来对比。

我觉得核心不是技术差，是你判断代码的方式就不对。你现在等于在用'看起来顺不顺'去判断对不对，但AI最擅长的就是把你骗顺了。代码写得顺和写得对基本没啥关系，它那套模板化的写法就是为了让你放松警惕的。我建议你反着来：以后拿到AI的代码，先别急着合并，先给自己十分钟，逐行用大白话翻译这段到底干了啥，翻译不下去的地方大概率就是坑。再就是别把AI当生产者用，当测试用，让它帮你写单元测试和edge case，跑起来挂两次，你对'对'的感觉一下就回来了。被坑过几次之后，判断力自己就长出来了。

所以现在公司都不招NG，要招只招ai Engineer

多oncall，多收拾乱摊子就知道了。

前 AI 时代同样有这个问题，刚入行写的代码被认为“不够好”，当时会有比较严格的 code review，老前辈具体来告诉你为什么他们觉得这么写不好。且很多时候不是功能有问题，更多是一些品味以及设计上的东西。也很苦恼，觉得我功能都实现了，怎么要求这么高。还是在日积月累的 code review 里得到了一些提高，同时也看了一些书，比如 Clean Code 之类的，公司里老家伙们的代码也能有点感悟。

总的来说，我认为这确实不像是算法可以短期刷题暴力解决，或者起码没有这样一种标准解法能够短期迅速提高代码审美和设计？可能还是1-3年的时间大量的代码阅读和被别人 code review 中逐渐积累一些提升

至于可不可靠，可能还是要靠在测试这一层多把把关，无论是 Unit test 还是 Integration test 还是自己 UAT，我个人感受下来基本还是能确保他做的八九不离十的。