AI Native 软件研发质量控制全景图

AI 写代码不能撒手不管，得把质量控制嵌进研发全流程。

分工：人拍板，AI 干活。人定业务目标、做架构决策。AI 负责查错、写测试和找缺陷。

卡点：每步设个质量门禁。需求不清不往下走，架构有风险不碰代码。高风险代码必须专家审，发布前各项指标得全绿。

规矩：先立规矩再让 AI 写。别让 AI 对着自然语言瞎写。先把需求、接口和测试用例定死。普通代码简单过审，核心模块重点盯。

复盘：出事自动学。线上出问题，系统自动关联日志找原因。事后还得把教训变成死规定，防止再犯。

最终看什么？不看 AI 一天写了多少行代码。就看出错率、返工率和线上故障有没有降下来。