**摘要：**

AI Coding 正在改变软件研发与测试的工作方式。当大量代码由 AI 辅助生成，工程规范不统一、代码审查压力增加、测试覆盖不足等问题也更加突出。本文结合一项 31 万行代码的重构实践，从 AI Rule、Skill、AI Code Review、风险驱动测试和渐进式重构五个方面，分析 AI Coding 在复杂项目中的质量保障方法。

## 一、AI Coding 提高了开发效率，为什么技术债反而可能增加？

AI Coding 能够帮助工程师完成接口开发、业务逻辑编写、代码重构以及测试脚本生成，但生成速度快，并不意味着代码质量一定高。

在复杂项目中，**AI Coding 的质量保障需要覆盖工程规范、代码评审、测试验证和持续重构，而不只是检查生成的代码能否运行。**

一项公开的 Agent 评测系统重构实践，展示了这一问题。

该系统从 2025 年 6 月不足 5 万行代码，逐渐增长到约 31 万行。团队超过 90% 的代码由 AI 辅助编写，平均每月还需要完成约 16 个需求。

业务快速增长的同时，系统逐渐出现了几个典型问题。

首先，早期代码按照业务需求组织，缺少清晰的工程分层。Controller、业务逻辑和数据访问代码相互交织，模块之间存在较深的依赖。

其次，不同工程师使用 AI Coding 的习惯不同，生成代码的组织形式和实现思路也存在差异。

还有一些历史兼容逻辑隐藏在较长的调用链中，修改一个接口，可能影响多个业务模块。

这种情况下，继续提高代码生成速度，很可能让原本存在的架构问题扩散得更快。

团队需要解决两个问题：

**一是如何清理已有技术债，二是如何避免 AI 继续制造新的技术债。**

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> 缺少统一约束与建立质量治理后的两种开发模式，对比代码生成、工程规范、质量检查和交付结果的差异。

## 二、AI Coding 工程规范：让团队和 AI 遵循同一套开发标准

传统研发中，开发规范主要依靠技术文档、代码评审和工程师经验维持。

到了 AI Coding 阶段，规范还需要能够被 AI Coding 工具理解和使用。

不过，真正需要先统一的是团队内部的工程标准。

例如，业务逻辑应该放在哪一层？数据库对象能不能直接暴露给上层？哪些模块允许互相依赖？新增公共组件需要满足什么条件？

如果工程师对这些问题本身就没有统一认识，即使配置了 AI Rule，生成结果仍可能不一致。

### 1. 统一架构与业务模型

以典型后端业务系统为例，可以先明确以下约束。

| 规范类型 | 主要约束              |
| ---- | ----------------- |
| 架构分层 | 明确接口层、应用层和基础设施层职责 |
| 业务模型 | 统一业务对象及其转换规则      |
| 接口契约 | 明确参数、返回值与兼容要求     |
| 依赖管理 | 限制跨层和循环依赖         |
| 质量标准 | 明确代码评审与测试准入条件     |

规范确定后，再将其转换为 AI Coding 可以使用的工程约束。

### 2. 使用 AI Rule 约束代码生成

AI Rule 可以理解为项目级编码规则。

例如：

- 数据库持久化对象不得直接作为公共接口返回对象。
- Controller 不直接承担复杂业务逻辑。
- 修改公共接口时，需要检查上下游兼容性。
- 新增代码优先复用现有公共能力。
- 核心业务变更需要补充相应测试。

对于支持自动加载规则的 AI Coding 工具，可以将这些约束配置到项目规则文件中，让模型在编写代码时持续参考。

需要注意，AI Rule 本质上是对模型的行为约束，并不等同于静态检查器。

对于能够确定性验证的规则，还应通过架构测试、静态代码分析和 CI 质量门禁进行检查。

### 3. 使用 Skill 固化复杂开发任务

相比 AI Rule，Skill 更适合承载可重复执行的任务流程。

例如，团队需要将旧系统中直接传递的数据库对象，改造成具有明确边界的业务对象。

可以把迁移过程整理成标准化 Skill：

识别受影响对象 → 建立转换关系 → 调整接口契约 → 修复调用链 → 执行验证

工程师以后再处理类似模块时，可以复用已经验证过的任务步骤。

这样可以减少每次重新设计提示词和重复摸索改造方法的成本。
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> 标准层、执行层、验证层之间的关系，以及 AI Rule、Skill 和 Coding Agent 如何配合完成规范化开发。

## 三、AI 辅助技术债排查：从人工阅读转向代码关联分析

当代码规模达到几十万行时，单靠人工逐个阅读文件，很难快速掌握完整的依赖关系。

尤其是数据库查询、状态管理、历史兼容和跨模块调用等问题，往往隐藏在代码细节中。

AI 可以辅助完成大范围代码检索、调用关系梳理和潜在问题分析。

在上述公开案例中，工程师借助 AI 排查复杂调用链，定位了 10 个较难通过常规人工阅读发现的性能隐患。

这类方法可以应用到多个场景。

| 排查方向  | AI 辅助分析内容        |
| ----- | ---------------- |
| 代码依赖  | 跨层调用、循环依赖、重复实现   |
| 数据库性能 | 重复查询、潜在慢查询、索引问题  |
| 状态管理  | 状态变更路径、异常状态、并发风险 |
| 接口兼容  | 参数变化、历史调用、返回结构   |
| 技术债治理 | 高复杂度模块、待迁移对象     |

但 AI 给出的风险线索仍需要验证。

例如，AI 发现某条调用链中存在多次数据库查询，并不意味着一定存在性能故障。

工程师还需要结合真实执行路径、数据规模、查询计划及运行指标判断问题的严重程度。

因此，更合理的分工是由工程师确定排查重点，AI 扩大代码分析范围，再通过实际证据确认问题。

对于测试开发工程师，这些分析结果同样具有价值。

历史缺陷集中、调用链复杂、业务状态较多的模块，可以优先纳入回归测试和专项测试范围。

## 四、AI Code Review：将质量检查前移到代码提交之前

随着 AI 生成代码的速度提高，Code Review 很容易成为研发流程中的新瓶颈。

过去工程师可能需要较长时间才能完成一个模块的实现，Reviewer 有相对充足的时间进行审查。

现在 AI 能够快速修改多个文件，甚至完成跨模块重构。如果所有问题都依靠人工逐行检查，代码审查的工作量会明显增加。

可以通过 Pre-PR 机制，把基础质量检查放在正式提交之前。

### 1. 建立 AI 预审流程

一套比较完整的流程是：

需求与技术方案 → AI Coding → 静态检查与 AI 预审 → 问题修复 → 人工 Code Review → 自动化回归 → 合并发布

其中，AI Code Review 可以重点检查：

| 检查维度  | 主要内容            |
| ----- | --------------- |
| 代码规范  | 命名、分层、依赖关系      |
| 逻辑正确性 | 分支条件、空值与异常处理    |
| 接口兼容  | 参数变化、返回结构、旧版本依赖 |
| 性能风险  | 重复查询、循环调用、资源消耗  |
| 安全检查  | 权限校验、输入处理、敏感信息  |
| 可测试性  | 测试入口、依赖隔离、断言条件  |

对于检查出的缺陷，需要完成确认、修复和重新验证。

正式提交 PR 时，还应附上本次变更说明，包括修改模块、影响范围、测试情况以及需要 Reviewer 重点关注的问题。

### 2. 人工评审重点转向业务正确性

AI 可以发现一些明显的编码问题，但业务语义错误仍然需要重点关注。

例如，一个订单查询接口的返回结构完全符合规范，异常处理也没有明显问题。

但如果 AI 在修改过程中遗漏了用户数据隔离条件，就可能产生越权查询风险。

这种缺陷不是单靠检查代码格式就能发现的。

因此，人工评审需要更关注业务规则、技术方案、模块边界以及高风险场景。

### 3. 多模型审查提高问题发现机会

部分团队还会采用高能力模型审查代码，或者通过不同模型交叉检查。

这种方式有机会发现单一模型遗漏的问题，但不能保证审查结果完全正确。

对于关键业务，AI 审查仍需要配合确定性检查、自动化测试以及必要的人工复核。

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> 需求、代码生成、静态检查、AI 预审、人工评审、自动化回归和发布监控之间的流程，以及出现问题后的回退机制。

## 五、AI 辅助测试：从自动生成用例转向风险驱动测试

AI 测试用例生成已经是较为常见的应用场景。

将需求文档或接口定义交给大模型，通常可以快速生成正常场景、异常场景和边界测试用例。

但实际工程中存在一个问题：

**AI 能够生成大量测试用例，却不一定知道哪些业务场景最需要验证。**

如果需求文档没有写清楚历史兼容逻辑、跨系统依赖和特殊权限要求，AI 可能遗漏重要场景。

另一种情况是生成大量低价值用例，增加审核与维护成本。

更适合复杂系统的方式，是以业务风险为依据，由工程师确定测试范围与重点，再让 AI 完成代码分析、测试组合和步骤生成。

### 1. 测试范围识别：确定哪些接口受到影响

首先根据代码变更和运行数据识别候选影响范围。

可以综合利用 Git Diff、接口定义、代码调用链以及流量监控信息。

例如，一次订单服务改动表面上只修改了查询逻辑，但相关结果也被订单详情页、售后系统和运营后台使用。

仅测试直接修改的接口，可能无法覆盖全部风险。

AI 可以辅助收集受影响接口清单，再由测试人员确认真实影响范围。

### 2. 风险分级：确定每个接口需要测试多深

接口影响范围确定后，需要进一步评估测试优先级。

可以重点检查三个问题：

① 本次代码修改涉及多少逻辑和依赖？

② 修改涉及哪些条件分支和状态转换？

③ 新逻辑是否兼容历史数据及原有调用方式？

对于涉及资金、权限、核心交易和历史数据迁移的变更，还需要提高相应测试优先级。

风险分级应由工程师结合业务背景完成，而不能仅根据修改代码的行数进行判断。

### 3. 测试设计：利用判定表减少无效组合

复杂业务接口经常具有多个输入条件。

例如，一个查询接口同时支持用户身份、订单状态和时间范围筛选。

如果直接生成全部组合，用例数量可能迅速增加。

可以先通过等价类、边界值和判定表拆分测试条件，再结合风险选择需要覆盖的组合。

AI 适合辅助整理条件、生成候选组合和检查重复场景。

测试人员则需要确认业务特殊规则及关键边界是否被完整覆盖。

### 4. 测试步骤生成：一次操作验证多个结果

测试设计完成后，可以让 AI 进一步生成结构化测试步骤。

例如，修改订单状态后，除了验证接口返回结果，还可以检查数据库状态、相关业务记录及下游服务的处理结果。

同一个测试操作可以覆盖多个验证维度。

需要特别注意，测试预期应来自已经确认的业务规则或接口契约，不能完全依据 AI 生成的实现代码反推。

否则可能出现代码实现错误，而测试用例也采用相同错误逻辑的情况。

### 5. 覆盖矩阵：检查哪些风险尚未验证

最后，将受影响接口与测试维度建立对应关系。

| 接口   | 正常功能 | 异常参数 | 权限校验 | 历史兼容 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 订单查询 | 已覆盖  | 已覆盖  | 已覆盖  | 待补充  |
| 订单修改 | 已覆盖  | 已覆盖  | 待补充  | 已覆盖  |
| 订单取消 | 已覆盖  | 已覆盖  | 已覆盖  | 已覆盖  |

*表格为示例，用于说明接口与测试维度之间的覆盖关系。*

通过覆盖矩阵，可以快速发现仍然缺少验证的业务场景。

这比单纯统计生成了多少测试用例更有价值。

### 6. 将测试设计进一步接入自动化执行

如果团队已经建立了 Pytest、JUnit、Playwright 或其他自动化测试体系，还可以将经过审核的测试设计转换为自动化脚本。

完整流程可以扩展为：

代码变更分析 → 风险识别 → 测试设计 → 自动化执行 → 覆盖验证

其中，AI 可以参与代码分析、用例和脚本生成、失败日志归类等环节。

人工仍然需要负责测试范围确认、预期结果审核、异常分析以及最终质量判断。

这样才能形成从代码变更到验证结果的质量闭环。

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9678105/c2a4bd3ff24522980529c8e268159f49.png)

> 代码变更分析、风险分级、测试设计、自动化执行和覆盖验证五个环节，以及 AI 能力与人工职责的分工。

## 六、工程示例：AI 修改订单查询接口后，测试应该如何设计？

假设一个订单系统需要新增按照订单状态筛选的功能。

AI Coding 已经完成接口参数、业务逻辑和数据库查询代码的修改。

正常调用返回成功，是否就可以认为本次变更已经通过测试？

显然不够。

需要重点关注以下场景：

| 测试场景   | 验证重点         |
| ------ | ------------ |
| 订单状态筛选 | 返回结果是否准确     |
| 不传新增参数 | 原有查询功能是否兼容   |
| 历史订单查询 | 旧数据是否能够正常处理  |
| 用户权限隔离 | 是否可能查询其他用户订单 |
| 分页与排序  | 筛选条件是否影响分页结果 |
| 查询性能   | 是否增加数据库访问成本  |

其中，历史兼容和权限隔离往往比简单的正常查询更值得优先关注。

例如，原接口不需要订单状态参数，新增筛选条件后，如果没有兼容处理，可能导致旧客户端请求失败。

再如，AI 调整查询条件时遗漏用户 ID 限制，即使功能测试全部通过，也可能留下权限缺陷。

合理的测试流程应该先确认变更影响和关键风险，再由 AI 辅助生成测试设计，最后通过接口测试、数据验证和必要的性能测试完成检查。

这个案例也说明，AI 测试的核心不只是生成测试脚本，而是让测试范围、风险和验证结果建立明确关联。

## 七、渐进式重构：将技术债治理融入日常研发

对于持续交付的复杂系统，整体推倒重构通常意味着较高成本和风险。

渐进式重构提供了另一种选择。

将大型技术债拆分成可以独立验证的小任务，在正常业务迭代中逐步完成。

例如，历史系统存在数据库对象跨层传递的问题，可以在相关功能升级时同步完成数据对象转换、接口契约调整和调用链修复。

这种方式可以减少一次性大规模迁移带来的风险。

### 标准化迁移流程

对于重复性较高的重构任务，可以采用以下流程：

核心工程师完成样板模块 → 验证迁移方案 → 沉淀标准 SOP → AI 辅助迁移其他模块 → 执行回归验证

样板模块尤其重要。

因为 AI 即使能够快速完成类似代码修改，也需要一个经过验证的迁移标准。

实际执行时，还需要处理数据库兼容、接口变更、历史数据和回滚方案。

对于测试开发团队，可以将相关验证纳入持续集成流程，在每个重构阶段运行对应测试，避免技术债治理引入新的功能缺陷。

## 八、AI Coding 质量保障应该关注哪些指标？

代码生成速度可以衡量 AI Coding 的部分效率，但无法反映全部工程质量。

建议同时观察代码质量、测试效果、交付效率和线上稳定性。

| 评价维度    | 参考指标                 |
| ------- | -------------------- |
| 代码质量    | 架构违规、静态检查问题、重复代码     |
| 测试质量    | 高风险场景覆盖、缺陷检出、断言有效性   |
| 研发效率    | PR 周期、审查耗时、返工次数      |
| 交付质量    | 线上逃逸缺陷、回滚次数、故障恢复时间   |
| AI 辅助效果 | 预审有效问题率、无效告警率、人工复核成本 |

特别是在 AI 辅助测试场景中，不能单纯把用例数量增加当作质量提升。

还需要关注测试是否能够发现真实缺陷、关键风险是否得到覆盖，以及测试脚本是否长期稳定。

有条件的团队可以进一步引入变异测试、契约测试和线上质量数据，验证自动化测试的实际有效性。

## 九、总结

AI Coding 的普及，让代码生产方式发生了变化，也让工程质量治理的重要性更加突出。

对于复杂业务系统，质量保障可以围绕以下几个方面展开。

首先，建立统一的架构规范、业务模型和接口契约，并通过 AI Rule 与 Skill 将工程约束应用到实际开发流程中。

其次，在代码提交之前引入 AI Code Review 和静态检查，将基础问题尽可能提前发现，同时保留人工对业务正确性的判断。

再次，利用 AI 分析代码变更、辅助风险分级和测试设计，并结合自动化测试、覆盖矩阵和执行证据完成验证。

最后，通过标准化 SOP 和渐进式重构，逐步治理历史技术债，同时避免新增代码继续破坏系统结构。

对于测试开发工程师来说，AI Coding 带来的工作变化不仅体现在测试脚本生成上。

代码变更影响分析、风险驱动测试、AI 辅助评审、自动化质量门禁和测试有效性评估，都会成为值得持续建设的工程能力。

**AI 可以提高代码生产和测试设计的效率，而可靠的软件交付，仍然需要明确的工程标准、可验证的测试结果和持续运行的质量保障体系。**
>本文部分内容参考了霍格沃兹测试开发学社整理的相关技术资料，主要涉及软件测试、自动化测试、测试开发及 AI 测试等内容，侧重测试实践、工具应用与工程经验整理。


AI Coding 正在改变软件研发与测试的工作方式。当大量代码由 AI 辅助生成，工程规范不统一、代码审查压力增加、测试覆盖不足等问题也更加突出。本文结合一项 31 万行代码的重构实践，从 AI Rule、Skill、AI Code Review、风险驱动测试和渐进式重构五个方面，分析 AI Coding 在复杂项目中的质量保障方法。

AI Coding 质量治理：工程规范、代码评审与风险驱动测试

人工智能

测试

后端

AICoding在复杂项目中的质量保障核心在于建立统一工程规范、运用AIRule与Skill约束代码生成、通过AICodeReview前置质量检查，并采用风险驱动测试和渐进式重构策略，有效管理技术债，确保交付稳定性。

静态代码分析

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