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让 AI 写代码背后的十一道防线
一份脱敏的真实项目复盘:用 69 份文档、1067 条标题、560 份验证留痕,在 AI 动手写代码之前搭出十一道防线——目的不是限制 AI,而是敢让它碰生产系统。
一份脱敏的真实项目复盘:用 69 份文档、1067 条标题、560 份验证留痕,在 AI 动手写代码之前搭出十一道防线——目的不是限制 AI,而是敢让它碰生产系统。
博客的文章检查脚本经过几轮校准后已经很准,但一个问题把我问住了:"它以后每次都会跑吗?"本文记录把检查装进部署门禁的完整过程——为什么"红叉警告"不算强制、怎么按变更类型分流检查强度,以及如何用临时分支和负测试证明门禁"会拦、且拦得准"。
跨会话的项目记忆文件会像所有"活"的文档一样膨胀。本文记录一次从 26KB 到 14.7KB 的安全精简:为什么"热度评分淘汰"不可行(使用不可观测、低频高损会误杀),改成"准入三条",以及"先归档 → 先落点 → 后删除 → 再对账"的搬迁式精简流程与两个对账脚本。
一条 52 秒的产品短片,从「靠感觉做」变成「按规范复现」:四件套的实测参数、为什么每段时长必须是 GIF 的整数遍、音效为什么全部本地合成而不进素材库、指针为什么要放大到界面宽的 4.5%,以及用「承接(carry)」替代「淡入淡出换片」的改造过程。
把「同一件事的多方报道」聚成一条时间线,听起来是道相似度题,实际做下来:纯余弦区分不了「同一领域」和「同一件事」(语料两两余弦最大仅 0.706),加实体词会把 Arxiv 每日批次串成 10 条大簇,最后只能退回最保守的口径。v2 把判同交给模型,第一次评测就被教做人——模型错判时置信度同样是 0.95+,校准阈值救不了。而上线之后最反直觉的发现是:判同明明准了,缺的却是「有人跟它撞题」。