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社区首页 >专栏 >Python + AI自动化这半年，我踩过的坑和经验

Python + AI自动化这半年，我踩过的坑和经验

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用户11081884
发布于 2026-07-20 20:39:10
发布于 2026-07-20 20:39:10
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觉得Python + AI就是万能钥匙。但踩的坑，比我过去总和踩的还多。

今天就来分享这半年的实战经验——不是那种“AI改变世界”的鸡汤，而是实实在在的坑、真实的痛、有效的解决方案。

=

坑一：以为AI能直接理解业务，结果产出都是“看起来对”的垃圾

初期幻想：

代码语言：javascript
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我：用Python写一个销售数据分析脚本，要能自动生成日报

ChatGPT：好的，这是一个销售数据分析脚本...

# 生成的代码看起来专业，但：
1. 用了过时的pandas API（pd.read_csv的某些参数已弃用）
2. 假设数据格式完全规整（实际数据千奇百怪）
3. 没有处理中文编码问题（我们的数据有GBK、UTF-8混用）
4. 性能极差（全量读取2GB的CSV文件）

实际运行结果：

代码语言：javascript
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# ChatGPT生成的"完美"代码
importpandasaspd

defanalyze_sales_data():
    df = pd.read_csv('sales_data.csv')  # 问题1：2GB文件直接读，内存爆炸
    daily_sales = df.groupby('date')['amount'].sum()  # 问题2：date列格式不一致
    
    # 生成报告
    report = f"日销售总额: {daily_sales.sum()}"
    returnreport

# 实际运行报错：
# MemoryError: Unable to allocate 5.3 GiB
# 或者：KeyError: 'date'（列名实际是'sale_date'）
# 或者：UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode...

解决方案：分步骤、给示例、要解释

改进后的提问方式：

代码语言：javascript
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我：我需要一个销售数据分析脚本，分步骤实现：

第一步：数据加载
- 文件：sales_data.csv，约2GB
- 编码：可能是UTF-8或GBK，需要自动检测
- 内存限制：不能一次性加载，需要分块处理
- 实际列名：sale_date（日期），product_id（产品ID），amount（金额），region（区域）

请先写数据加载部分，用chunksize参数，并处理编码问题。

ChatGPT改进后的代码：

代码语言：javascript
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importpandasaspd
importchardet
frompathlibimportPath

defdetect_encoding(file_path):
    """检测文件编码"""
    withopen(file_path, 'rb') asf:
        raw_data = f.read(10000)  # 读取前10000字节检测
        result = chardet.detect(raw_data)
        returnresult['encoding']

defload_sales_data_chunked(file_path, chunksize=100000):
    """分块加载大文件"""
    encoding = detect_encoding(file_path)
    
    # 列名映射（实际列名 -> 标准列名）
    column_mapping = {
        'sale_date': 'date',
        'sale_date_str': 'date',
        '销售日期': 'date',
        'product_id': 'product_id',
        '产品编号': 'product_id',
        'amount': 'amount',
        '金额': 'amount',
        'region': 'region',
        '区域': 'region'
    }
    
    chunks = []
    forchunkinpd.read_csv(file_path, 
                            encoding=encoding,
                            chunksize=chunksize,
                            low_memory=False):
        # 重命名列
        chunk = chunk.rename(columns=lambdax: column_mapping.get(str(x).strip(), x))
        
        # 确保必要的列存在
        required_cols = ['date', 'amount']
        missing = [colforcolinrequired_colsifcolnotinchunk.columns]
        ifmissing:
            raiseValueError(f"缺少必要列: {missing}")
        
        chunks.append(chunk)
    
    # 合并（如果内存允许）
    iflen(chunks) *chunksize<1_000_000:  # 小于100万行
        returnpd.concat(chunks, ignore_index=True)
    else:
        # 返回生成器，流式处理
        return (chunkforchunkinchunks)

# 测试代码
try:
    data = load_sales_data_chunked('sales_data.csv', chunksize=50000)
    print("数据加载成功，开始处理...")
exceptExceptionase:
    print(f"数据加载失败: {e}")

经验总结：

  1. 不要一次要完整代码：分步骤，先验证数据加载，再处理逻辑
  2. 提供真实数据样本：给AI看实际的数据格式（脱敏后）
  3. 明确约束条件：内存限制、性能要求、编码问题
  4. 要求解释：让AI解释为什么这样写，理解其思路
坑二：过度依赖AI生成，代码变成“缝合怪”

问题现象：

代码语言：javascript
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# 我的项目逐渐变成了这样：
# utils.py（第1次让ChatGPT写的）
defprocess_data_v1(data):
    # 风格1：喜欢用lambda和map
    returnlist(map(lambdax: x*2, filter(lambdax: x>0, data)))

# analytics.py（第2次让ChatGPT写的）  
defprocess_data_v2(data):
    # 风格2：喜欢用列表推导式
    return [x*2forxindataifx>0]

# report_generator.py（第3次让ChatGPT写的）
defprocess_data_v3(data):
    # 风格3：喜欢用pandas
    importpandasaspd
    s = pd.Series(data)
    returns[s>0].mul(2).tolist()

# 同一个功能，三种写法，维护起来要疯

更严重的是依赖冲突：

代码语言：javascript
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# 脚本A（让ChatGPT写的）
importpandasaspd
print(pd.__version__)  # 2.0.0，用了新API

# 脚本B（让ChatGPT写的）
importpandasaspd  
# 用了1.x的API，在2.0中已弃用
df = pd.DataFrame()
df.append(other_df)  # 在pandas 2.0中已弃用！

# 脚本C（我自己写的）
# 到底该用哪个版本的pandas？！

解决方案：建立项目规范

第一步：创建项目模板

代码语言：javascript
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# project_template/
# ├── pyproject.toml          # 依赖管理
# ├── .pre-commit-config.yaml # 代码检查
# ├── .python-version         # Python版本
# ├── src/
# │   ├── __init__.py
# │   ├── config.py           # 配置管理
# │   └── utils/              # 工具函数
# ├── tests/
# └── scripts/                # 可执行脚本

# pyproject.toml
[project]
name = "ai-automation-project"
version = "1.0.0"
requires-python = ">=3.9"
dependencies = [
    "pandas>=2.0.0,<3.0.0",      # 明确版本范围
    "requests>=2.28.0,<3.0.0",
    "openpyxl>=3.1.0,<4.0.0",
    "pydantic>=2.0.0,<3.0.0",
]

[build-system]
requires = ["setuptools>=61.0", "wheel"]
build-backend = "setuptools.build_meta"

[tool.black]
line-length = 88
target-version = ['py39']

[tool.ruff]
select = ["E", "F", "I", "B", "C4", "N", "A", "S", "T", "Q", "RUF"]
ignore = []
line-length = 88

第二步：给ChatGPT的提示模板

代码语言：javascript
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请按照以下规范编写Python代码：

项目规范：
1. Python版本：3.9+
2. 代码风格：Black格式化，Ruff检查
3. 类型提示：必须添加
4. 异常处理：必须包含
5. 日志记录：使用logging模块
6. 依赖：只能使用以下库（及指定版本）：
   - pandas>=2.0.0,<3.0.0
   - requests>=2.28.0,<3.0.0
   - pydantic>=2.0.0,<3.0.0

代码要求：
1. 函数必须有类型提示和文档字符串
2. 使用with语句管理资源
3. 使用pathlib处理路径
4. 主要逻辑要有单元测试

请写一个函数，功能是...

第三步：代码审查清单每次让ChatGPT生成代码后，检查：

  1. [ ] 是否符合项目规范？
  2. [ ] 类型提示是否完整？
  3. [ ] 异常处理是否恰当？
  4. [ ] 是否有性能问题？
  5. [ ] 是否添加了适当的日志？
  6. [ ] 是否有安全风险？
坑三：AI不懂业务逻辑，生成“正确但没用”的代码

典型案例：客户分群算法

代码语言：javascript
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我：用Python实现一个客户RFM分群算法

ChatGPT：生成了一套完整的RFM分析代码，有聚类、可视化、报告...
看起来很专业，但：

问题1：我们的客户数据只有购买记录，没有"最近一次购买时间"
问题2：业务上不需要聚类，只需要简单规则分群
问题3：生成的报告格式不符合公司要求
问题4：没有考虑数据质量问题（大量测试数据混入）

实际需要的 vs AI生成的：

代码语言：javascript
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# AI生成的"专业"版本（复杂但无用）
fromsklearn.clusterimportKMeans
fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler
importmatplotlib.pyplotasplt

defrfm_clustering(df):
    # 复杂的RFM计算
    df['Recency'] = (pd.Timestamp.now() -df['last_purchase']).dt.days
    df['Frequency'] = df.groupby('customer_id')['purchase_id'].transform('count')
    df['Monetary'] = df.groupby('customer_id')['amount'].transform('sum')
    
    # 标准化
    scaler = StandardScaler()
    rfm_scaled = scaler.fit_transform(df[['Recency', 'Frequency', 'Monetary']])
    
    # KMeans聚类
    kmeans = KMeans(n_clusters=5, random_state=42)
    df['Cluster'] = kmeans.fit_predict(rfm_scaled)
    
    # 可视化
    fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
    # ... 一堆可视化代码
    
    returndf

# 实际需要的版本（简单但实用）
defsimple_customer_segmentation(orders_df):
    """
    简单客户分群（基于业务规则）
    
    业务规则：
    1. 重要客户：近30天有购买且累计消费>10000
    2. 活跃客户：近90天有购买
    3. 流失风险：近90天无购买但历史有消费
    4. 流失客户：近180天无购买
    5. 新客户：首次购买在30天内
    """
    today = pd.Timestamp.now()
    
    # 计算客户指标
    customer_stats = orders_df.groupby('customer_id').agg({
        'order_date': ['max', 'min', 'count'],  # 最近购买、首次购买、购买次数
        'amount': 'sum'                         # 累计消费
    })
    
    customer_stats.columns = ['last_purchase', 'first_purchase', 'purchase_count', 'total_amount']
    
    # 应用业务规则
    conditions = [
        # 重要客户
        (customer_stats['last_purchase'] >= today-pd.Timedelta(days=30)) &
        (customer_stats['total_amount'] >10000),
        
        # 活跃客户
        (customer_stats['last_purchase'] >= today-pd.Timedelta(days=90)) &
        (customer_stats['total_amount'] <= 10000),
        
        # 流失风险
        (customer_stats['last_purchase'] <today-pd.Timedelta(days=90)) &
        (customer_stats['last_purchase'] >= today-pd.Timedelta(days=180)) &
        (customer_stats['total_amount'] >0),
        
        # 流失客户
        (customer_stats['last_purchase'] <today-pd.Timedelta(days=180)),
        
        # 新客户
        (customer_stats['first_purchase'] >= today-pd.Timedelta(days=30))
    ]
    
    segments = ['重要客户', '活跃客户', '流失风险', '流失客户', '新客户']
    customer_stats['segment'] = np.select(conditions, segments, default='其他')
    
    # 过滤测试数据（业务特定规则）
    customer_stats = customer_stats[~customer_stats.index.str.startswith('TEST_')]
    
    returncustomer_stats

解决方案：业务逻辑自己写，AI只做工具部分

分工原则：

  • AI负责：工具函数、数据处理、通用算法
  • 我负责：业务规则、数据验证、异常处理

协作流程：

代码语言：javascript
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1. 我：先写业务逻辑伪代码
2. 我：让AI实现其中的工具函数
3. 我：组装工具函数，添加业务逻辑
4. 我：测试和优化

示例：

代码语言：javascript
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# 第一步：我写业务逻辑框架
defprocess_orders(orders_data):
    """
    处理订单数据的主要流程
    """
    # 1. 数据清洗（让AI实现）
    cleaned_data = clean_order_data(orders_data)
    
    # 2. 业务验证（我自己写）
    ifnotvalidate_business_rules(cleaned_data):
        raiseBusinessRuleError("数据不符合业务规则")
    
    # 3. 计算指标（部分让AI实现）
    metrics = calculate_business_metrics(cleaned_data)
    
    # 4. 生成报告（让AI实现基础，我添加业务格式）
    report = generate_business_report(metrics)
    
    returnreport

# 第二步：让AI实现clean_order_data
"""
请实现clean_order_data函数：
输入：订单DataFrame，包含列：order_id, customer_id, order_date, amount, status
清洗要求：
1. 删除status为'cancelled'的订单
2. 将order_date转换为datetime，处理多种格式
3. 删除amount为负数或大于100万的异常值
4. 处理customer_id为空的记录
5. 返回清洗后的DataFrame
"""

# 第三步：我自己写业务验证
defvalidate_business_rules(data):
    """业务特定验证"""
    # 规则1：周末不允许有大额订单（业务规定）
    weekend_big_orders = data[
        (data['order_date'].dt.dayofweek>= 5) &  # 周末
        (data['amount'] >50000)
    ]
    
    iflen(weekend_big_orders) >0:
        logger.warning(f"发现{len(weekend_big_orders)}笔周末大额订单")
        # 业务决策：需要人工审核
        returnFalse
    
    # 规则2：同一客户一天内订单不能超过10笔
    daily_orders = data.groupby(['customer_id', data['order_date'].dt.date]).size()
    if (daily_orders>10).any():
        logger.warning("有客户一天内订单超过10笔，可能异常")
        returnFalse
    
    returnTrue
坑四：测试不足，AI代码在生产环境崩了

惨痛教训：

代码语言：javascript
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# AI生成的邮件发送函数
defsend_email_report(recipients, report_data):
    """发送邮件报告"""
    importsmtplib
    fromemail.mime.textimportMIMEText
    
    msg = MIMEText(report_data, 'html')
    msg['Subject'] = '每日报告'
    msg['From'] = 'reports@company.com'
    msg['To'] = ', '.join(recipients)  # 问题在这里！
    
    withsmtplib.SMTP('smtp.company.com') asserver:
        server.send_message(msg)
    
    returnTrue

# 看起来没问题，直到：
# 1. recipients超过100人，SMTP服务器拒绝
# 2. 某个邮箱地址无效，整个发送失败
# 3. HTML报告有特殊字符，编码错误
# 4. SMTP服务器偶尔超时，没有重试机制

解决方案：测试驱动 + 防御性编程

第一步：让AI先写测试

代码语言：javascript
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请先为send_email_report函数编写测试用例，包括：
1. 正常情况测试
2. 边界情况：空收件人列表、超长收件人列表
3. 异常情况：无效邮箱格式、SMTP连接失败
4. 性能测试：发送1000封邮件的耗时

第二步：防御性编程要求

代码语言：javascript
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# 改进后的邮件发送函数
fromtypingimportList, Optional
importlogging
fromtenacityimportretry, stop_after_attempt, wait_exponential

logger = logging.getLogger(__name__)

classEmailError(Exception):
    """邮件发送异常"""
    pass

defvalidate_email(email: str) ->bool:
    """简单的邮箱验证"""
    importre
    pattern = r'^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}$'
    returnbool(re.match(pattern, email))

@retry(
    stop=stop_after_attempt(3),
    wait=wait_exponential(multiplier=1, min=4, max=10)
)
defsend_email_safe(
    recipients: List[str],
    subject: str,
    content: str,
    max_recipients: int = 50
) ->dict:
    """
    安全发送邮件
    
    Args:
        recipients: 收件人列表
        subject: 邮件主题
        content: 邮件内容
        max_recipients: 单次发送最大收件人数
    
    Returns:
        发送结果统计
    """
    ifnotrecipients:
        logger.warning("收件人列表为空")
        return {"sent": 0, "failed": 0, "invalid": 0}
    
    # 验证邮箱格式
    valid_emails = []
    invalid_emails = []
    
    foremailinrecipients:
        ifvalidate_email(email):
            valid_emails.append(email)
        else:
            invalid_emails.append(email)
            logger.warning(f"无效邮箱地址: {email}")
    
    ifnotvalid_emails:
        raiseEmailError("没有有效的收件人邮箱")
    
    # 分批发送（避免SMTP限制）
    batches = [
        valid_emails[i:i+max_recipients] 
        foriinrange(0, len(valid_emails), max_recipients)
    ]
    
    results = {"sent": 0, "failed": 0, "invalid": len(invalid_emails)}
    
    forbatch_num, batchinenumerate(batches, 1):
        logger.info(f"发送第{batch_num}批，共{len(batch)}个收件人")
        
        try:
            # 实际发送逻辑
            send_email_batch(batch, subject, content)
            results["sent"] += len(batch)
            logger.info(f"第{batch_num}批发送成功")
            
        exceptExceptionase:
            results["failed"] += len(batch)
            logger.error(f"第{batch_num}批发送失败: {e}")
            
            # 记录失败的邮箱以便重试
            log_failed_emails(batch, str(e))
    
    returnresults

defsend_email_batch(recipients: List[str], subject: str, content: str):
    """实际发送邮件的函数（由AI实现基础，我增强）"""
    # AI生成的发送逻辑，但包装了更多检查
    iflen(recipients) >50:
        raiseValueError("单批收件人不能超过50人")
    
    # 检查内容长度
    iflen(content) >1024*1024:  # 1MB
        raiseValueError("邮件内容过大")
    
    # 实际发送代码...
    pass

第三步：完整的测试套件

代码语言：javascript
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importpytest
fromunittest.mockimportMock, patch

classTestEmailSender:
    """邮件发送测试"""
    
    deftest_valid_emails(self):
        """测试有效邮箱"""
        recipients = ["test@example.com", "user@domain.com"]
        result = send_email_safe(recipients, "测试", "内容")
        assertresult["sent"] == 2
        assertresult["invalid"] == 0
    
    deftest_invalid_emails(self):
        """测试无效邮箱"""
        recipients = ["invalid-email", "test@com"]
        result = send_email_safe(recipients, "测试", "内容")
        assertresult["invalid"] == 2
        assertresult["sent"] == 0
    
    deftest_mixed_emails(self):
        """测试混合邮箱"""
        recipients = ["valid@example.com", "invalid", "another@test.com"]
        result = send_email_safe(recipients, "测试", "内容")
        assertresult["sent"] == 2
        assertresult["invalid"] == 1
    
    @patch('smtplib.SMTP')
    deftest_smtp_failure(self, mock_smtp):
        """测试SMTP失败"""
        mock_smtp.return_value.send_message.side_effect = Exception("SMTP错误")
        
        recipients = ["test@example.com"]
        
        # 应该重试3次
        withpytest.raises(EmailError):
            send_email_safe(recipients, "测试", "内容")
        
        assertmock_smtp.return_value.send_message.call_count == 3
    
    deftest_large_recipient_list(self):
        """测试大量收件人"""
        recipients = [f"user{i}@example.com"foriinrange(120)]
        result = send_email_safe(recipients, "测试", "内容", max_recipients=50)
        
        # 应该分成3批发送
        assertresult["sent"] == 120
        # 这里需要mock实际的发送来验证分批逻辑
坑五：忽略性能，AI生成“正确但慢死”的代码

典型案例：数据去重

代码语言：javascript
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# AI生成的去重方法（O(n²)复杂度）
defremove_duplicates(data):
    """删除列表中的重复项"""
    unique = []
    foritemindata:
        ifitemnotinunique:  # 每次都要遍历unique列表
            unique.append(item)
    returnunique

# 10万条数据时，运行时间：约10秒

# 优化后（O(n)复杂度）
defremove_duplicates_fast(data):
    """使用集合去重（保持顺序）"""
    seen = set()
    unique = []
    foritemindata:
        ifitemnotinseen:  # 集合查找是O(1)
            seen.add(item)
            unique.append(item)
    returnunique

# 10万条数据时，运行时间：约0.02秒

性能优化检查清单：

代码语言：javascript
复制
# 每次让AI生成代码后，问这些问题：

# 1. 时间复杂度是多少？
# AI：这个函数是O(n²)，因为嵌套循环
# 我：能否优化到O(n)或O(n log n)？

# 2. 内存使用如何？
# AI：这个函数需要复制整个数据集
# 我：能否流式处理或分块处理？

# 3. 有无不必要的重复计算？
# AI：这个函数每次调用都重新计算
# 我：能否缓存结果？

# 4. 是否使用了合适的数据结构？
# AI：这个函数用列表查找
# 我：能否用集合或字典？

# 5. 是否可以利用并行计算？
# AI：这个函数是单线程的
# 我：能否用多线程或多进程？

实际优化案例：

代码语言：javascript
复制
# 优化前：AI生成的报告生成函数
defgenerate_daily_reports(start_date, end_date):
    """生成每日报告（性能极差）"""
    reports = []
    current = start_date
    
    whilecurrent<= end_date:
        # 每次都要查询数据库
        daily_data = query_database(current)
        
        # 复杂的计算
        report = calculate_report(daily_data)
        
        # 格式化
        formatted = format_report(report)
        
        reports.append(formatted)
        current += timedelta(days=1)
    
    returnreports

# 问题：
# 1. 频繁的数据库查询（N+1问题）
# 2. 没有缓存
# 3. 没有并行处理

# 优化后：
fromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor
fromfunctoolsimportlru_cache

@lru_cache(maxsize=30)  # 缓存30天的数据
defget_daily_data_cached(date):
    """带缓存的数据库查询"""
    returnquery_database(date)

defgenerate_daily_reports_optimized(start_date, end_date):
    """优化后的报告生成"""
    # 1. 批量预取数据
    all_dates = []
    current = start_date
    whilecurrent<= end_date:
        all_dates.append(current)
        current += timedelta(days=1)
    
    # 2. 并行查询（如果数据库支持）
    withThreadPoolExecutor(max_workers=5) asexecutor:
        all_data = list(executor.map(get_daily_data_cached, all_dates))
    
    # 3. 批量计算
    reports = []
    fordate, datainzip(all_dates, all_data):
        report = calculate_report(data)
        formatted = format_report(report)
        reports.append(formatted)
    
    returnreports

# 性能对比：
# 优化前：30天报告需要180秒（每天6秒）
# 优化后：30天报告需要30秒（并行+缓存）

1. AI是放大器，不是替代品

  • 能放大好程序员的能力
  • 也能放大坏习惯的危害
  • 你负责思考，AI负责打字

2. 分而治之的协作模式

代码语言：javascript
复制
我的工作：
- 业务逻辑设计
- 系统架构规划  
- 异常处理设计
- 性能优化策略
- 测试用例设计

AI的工作：
- 工具函数实现
- 数据处理代码
- 通用算法实现
- 文档生成
-mock数据生成

3. 质量保证体系

代码语言：javascript
复制
# 必须有的检查点
CHECKPOINTS = {
    "code_style": "black + ruff",
    "type_hints": "mypy检查",
    "tests": "pytest覆盖率>80%",
    "performance": "基准测试",
    "security": "安全扫描",
    "documentation": "API文档生成"
}

# 自动化流水线
defai_assisted_development(task):
    """AI辅助开发流程"""
    # 1. 需求分析（我）
    requirements = analyze_requirements(task)
    
    # 2. 架构设计（我）
    architecture = design_architecture(requirements)
    
    # 3. 代码生成（AI + 我）
    code = generate_code_with_ai(architecture)
    
    # 4. 测试编写（AI生成，我补充）
    tests = generate_tests_with_ai(code)
    
    # 5. 代码审查（我 + 工具）
    review_results = code_review(code, tests)
    
    # 6. 性能优化（我指导，AI实现）
    optimized = optimize_performance(code)
    
    # 7. 文档生成（AI生成，我校对）
    documentation = generate_documentation(optimized)
    
    return {
        "code": optimized,
        "tests": tests,
        "docs": documentation,
        "review": review_results
    }

4. 持续学习和调整

  • 每月回顾AI生成的代码质量
  • 更新提示词模板
  • 调整分工边界
  • 分享最佳实践

技术永远在变，但好的工程实践不会变。 AI不会让糟糕的开发者变好，但会让好的开发者变得更好。

现在，当我面对新任务时，我的思考流程是：

  1. 这个任务，AI能帮我做什么？
  2. 哪些部分必须我自己做？
  3. 如何验证AI输出的质量？
  4. 出了问题，如何快速恢复？

这不是放弃思考，而是更高效的思考。就像有了IDE，我们依然要理解代码；有了AI，我们依然要理解问题。

“无他，惟手熟尔”！有需要的用起来！

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。
原始发表：2026-07-06，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
自动化
测试
函数
数据
python

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  • 坑一：以为AI能直接理解业务，结果产出都是“看起来对”的垃圾
  • 坑二：过度依赖AI生成，代码变成“缝合怪”
  • 坑三：AI不懂业务逻辑，生成“正确但没用”的代码
  • 坑四：测试不足，AI代码在生产环境崩了
  • 坑五：忽略性能，AI生成“正确但慢死”的代码
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