原文地址：https://www.teamten.com/lawrence/writings/every_line_is_a_potential_bug.html

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

• Last summer I wrote some code to get a message out of a hash table. The message was going to be put there by a…
• while ((message = map.get(key)) == null && System.currentTimeMillis() < timeoutTime) { wait(1000); }
• The wait() call blocks the thread, waiting for the notifyAll() from the thread that puts the message into the …
• The above code is simple and correct. It’ll just keep looping until the value comes in or until it has timed o…

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。