代码不再稀缺！AI狂写代码后，工程重心竟转向验证与治理
当代码不再稀缺：大型工程 AI 狂欢下的确定性底座｜QCon上海
📖 AI 总结
QCon上海站演讲《当代码不再稀缺：大型工程AI狂欢下的确定性底座》指出，AI大幅降低了代码生成成本，却未同步降低正确性交付成本。在大型工程中，模型更像能力放大器：工程基础扎实之处被放大，缺失的约束、验证与定位能力同样被放大。演讲者结合后端、Web与移动端实践，提出AI Coding落地的四个关键底座——约束、定位、验证、度量，主张将架构规则从文档转为可执行检查，利用工程关系精准定位上下文，以自动化验证提供交付证据，并将度量标准从代码量、Token、采纳率回归到“AI写的代码敢不敢合并”。分享还复盘了大型团队AI工程化的真实取舍，包括已验证有效的建设方向与需要止损的失败方案，强调Fullstack规模化AI交付依赖工程与协作形态的深层改造。
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QCon上海
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