原文地址：https://mehmetgoekce.substack.com/p/b-trees-why-every-database-uses-them

我先说结论：AI 写代码这件事，真正的分水岭不在模型本身，而在你有没有把流程设计清楚。

文章要点

• Three years ago, 3 AM, I was working through Chapter 2 of “Database Internals” by Alex Petrov.
• The chapter explained why binary search trees fail on disk. Why low fanout kills performance. Why B-Trees won.…
• 16,777,215 entries later, my tree crashed. 2^24 - 1. The right child pointer got overwritten, corrupting the e…
• I was one commit away from deleting everything and just using a hash map.

我的观点

把上下文边界、接口契约、回归检查前置，采纳率会比单纯调 prompt 更稳定。

团队层面最该沉淀的是失败样本和复盘模板，而不是个人技巧。

如果没有明确验收标准，AI 产出的“看起来能跑”会很快变成维护负担。

实践建议

1. 先写验收条件（测试、输出格式、边界场景），再让模型生成实现。
2. 每轮只优化一个维度（正确性/可读性/性能），避免目标漂移。
3. 把评审驳回原因沉淀为 checklist，下一轮直接复用。

收尾

别追求“看完很多”，要追求“本周能改一件事”。把这篇文章转成一个具体动作，效果会比收藏链接更大。