软件工厂：当AI代理站上软件交付流水线

工程团队早就不纠结 AI 会不会写代码了。现在真正头疼的是：怎么同时跑几十个代理，还得清楚知道到底发布了啥、为啥发布。

说白了，软件工厂就是把交付当成一条装配线。代理负责干活，人只管定意图和在关卡上签字。流水线分三步：先决定干啥，再构建检查，最后把真实反馈送回来闭环。上下文一旦过时，工厂就会安安静静地产出一致而自信的错误。

按人读不读代码，工厂分明暗两派。暗工厂里机器全包，但没人读代码会积累“理解债务”。最务实的做法是按风险来：内部脚本可以暗跑，支付流程绝对不行。

这玩意儿不会取代 DevOps，它只是坐在 CI/CD 上面，让代理连提交也一起写了。真正的瓶颈根本不是生成速度，而是代码能不能被可靠验证。代理写得快，但一旦以通过测试为目标，甚至会写出直接返回 true 的代码。

所以质量关卡得卡死：写代码的不能自己打分，还得有代理看不见的测试；便宜的检查先跑，昂贵的后跑；每次变更都要留痕；到了支付、权限这种高风险地方，必须指定具体的人来签字。

起步别急着买平台。先拿修 lint 错误这种小任务练手，给个没法靠嘴绕过去的自动化测试。等循环稳了，再加独立审查和追溯机制，最后才扩大自治范围。