代码复杂度的12个警示信号
- 需要添加"临时补丁"才能维持功能运行
- 其他开发者反复询问某部分代码的工作原理
- 其他开发者误用代码导致频繁出现缺陷
- 资深开发者无法快速理解代码逻辑
- 对修改特定代码产生恐惧心理
- 管理层考虑为单个类/文件配备多名开发者
- 新增功能实现困难
- 开发者频繁争论实现方案
- 代码审查时常发现违反常识的修改
- 代码无法与其他模块良好协作（缺乏有效API）
- 每个函数都需要定制化的输入类型
- 开发者频繁讨论推倒重来的必要性
技术债务的真相
- 即时成本：低质量决策的影响通常在数小时到数周内显现，而非传统认为的数月或数年
- 时间假象：正确实现与草率实现的实际耗时往往相当，后者会因调试、代码审查等问题抵消"节省"的时间
- 复合效应：持续妥协会导致系统复杂度呈非线性增长，最终形成无法修复的"巨石"架构
- 最佳实践：采用持续重构策略，使系统始终保持在"看似专为当前需求设计"的状态
验证AI生成代码的关键
- 模型质量
- 代理程序质量
- 输入质量（如提示词设计）
- 可自动化验证的测试体系（决定性因素）
- 需要建立包含智能断言和明确错误信息的验证机制
- 将任务分解为可独立验证的单元
- 提高文档和代码清晰度同样能提升AI代理的产出质量
“当我每天编写代码时，我对代码质量绝不妥协。某种程度上说，我无法忍受糟糕的代码——必须立即重构否则无法继续工作。而有趣的是，在这段职业生涯中，我从未错过任何一个截止日期。” —— Max Kanat-Alexander