让 AI 生成的代码可审查：从原型到团队交接

为什么 AI 原型难以移交

AI 原型之所以常常成功，是因为它们能很快让你“跑起来”。麻烦在于，当“能跑”需要变成“团队可以维护”时，问题就出现了。原型可以容忍捷径，因为同一个人（或同一段聊天记录）掌握所有上下文；团队不能。

AI 生成的代码有时比人写的代码更难审查，因为意图并不总是清晰可见。人工代码通常会留下一些线索：一致的模式、反复的选择，以及几条解释为什么某个存在的注释。AI 的输出即便正确，也可能在风格上混杂、在文件间改变模式，并把假设藏在审查者不太会注意到的地方。

目标是可预测性：可预测的位置、可预测的命名、可预测的行为。当队友能猜到某个东西放在哪里、叫什么、如何表现时，审查就会变成快速核对，而不是侦探故事。

原型变成团队项目时通常出的问题包括：

• 相似的功能以不同方式实现，因为 AI 在不同提示间改变了策略。
• 文件随手放置，相关代码分散在各处。
• 命名不一致（userId vs userid vs user_id），导致搜索不可靠并更容易漏掉 bug。
• 配置和“魔法值”被复制多份。
• 错误处理和校验漂移，边缘情况在不同界面或端点表现不一致。

小的不一致会成倍增加维护时间，因为它们迫使人不断重复决策。如果每个新界面都有稍微不同的文件位置、组件命名和数据获取方式，审查者就无法建立稳定的心理模型。他们每次都得重新学习代码。

一个现实的例子：一位非技术创始人用一个即兴编码工具快速搭建了一个简单的 CRM。演示效果不错，但当一个小团队接手时，他们发现有三种不同的方式存储认证状态、两个 React 组件命名风格，业务规则散布在 UI 代码和后端处理器中。没有东西“坏了”，但每次改动都感觉有风险，因为没人知道哪些模式才是真正应该沿用的。

当你减少选择时，移交会更容易。代码库能始终如一地告诉团队下一步该做什么，团队就能更快地行动。

“可审查”在实践中意味着什么

“可审查”意味着新开发者可以打开仓库，找到正确的位置修改，完成改动，并确认没有其他地方被破坏。这看起来很基础，但许多 AI 原型恰恰忽略了这一点。

要让 AI 生成的代码可审查，关注点应少些花哨，多些人能安全触碰的方式。可审查性就是降低改动风险。

审查者需要看到什么

当队友在审查一个 pull request 时，他们在试图快速回答几个问题：

• 这次改动是为了什么，用简单的话怎么说？
• 行为在哪儿实现（UI、API、数据库），为什么放在那里？
• 边界是什么（这次改动不应该影响什么）？
• 我如何验证它（测试、手动步骤，或两者）？
• 如果出问题，回滚计划是什么？

小的 diff 有帮助，但“小”不仅仅是行数。它也意味着稳定的边界：一个区域的改动不应要求触及无关文件。

能让人感觉代码库可审查的信号

你不需要完美，只需要约定、一点文档、几条测试和防止未来漂移的护栏。

当审查者能快速看出以下几点时，他们会更有底气：

• 可预测的结构和命名。
• 函数和组件意图清晰（没有神秘的 helper）。
• 一个简短的 README，说明如何运行、测试和常见工作流。
• 几个围绕关键流程的高价值测试。
• 明确说明“不得破坏”的行为规则（不变量）。

例如：你做了一个 React 前端和一个 Go API。原型能跑，但“创建客户”的流程分散在 UI 代码、API 处理器和数据库调用中，字段名略有差异。使其可审查意味着对齐这些字段名，把 API 边界保持清晰，并把规则写下来（比如“邮箱必须唯一”和“状态只能是 active 或 paused”）。

不要追求把所有东西重写到像教科书一样。能交接的代码应当清晰、一致，并且在可改动时安全，即使还不是最漂亮的版本。

让导航变得容易的文件夹结构

团队可以容忍不完美的代码，但他们受不了找不到东西。如果你想让 AI 生成的代码可审查，就要让项目易于浏览：少量顶层文件夹、一致的命名，以及一个显而易见的配置位置。

一个可适配的简单结构

保持顶层地图在应用扩展时稳定。许多移交失败是因为每次实验都会出现新的文件夹。相反，把三类关注点分开：应用组合（页面、路由）、核心业务规则和基础设施。

下面是一个可以调整的实用模式（网页应用示例）：

/
  /app            # routes/pages and UI composition
  /core           # domain logic: entities, rules, use-cases
  /ui             # reusable components, styles, design tokens
  /infra          # db, api clients, queues, auth adapters
  /config         # env schema, feature flags, app settings
  /scripts        # local tooling, seed data, one-off tasks
  /docs           # handoff notes, invariants, decisions

如果你的第一个版本是快速生成的，保持这种分离清晰。把可能被替换的生成模块放到 /generated 之类的位置，把人工编辑的模块放在 /core 或 /app 下。目的是避免意外编辑将来可能会重生成的代码。

让“这在哪儿？”能在 10 秒内回答

在移交前，与队友（或未来的自己）做一个快速导航测试。问登录 UI 在哪，授权规则在哪，数据库访问在哪定义，API 基地址和特性开关在哪设置，特殊脚本在哪。

如果任何回答以“看情况”或“去搜一下”为开头，就调整结构直到每个主题都有一个单一、平淡无奇的归处。那种平淡的感觉正是让维护快速且安全的原因。

人能信赖的命名约定

命名约定是一种承诺：审查者应该能够仅凭名字就猜到某物是什么、放在哪里、如何使用。

从文件名开始，并在整个仓库坚持一种风格。一个简单默认是：文件夹用 kebab-case，React 组件用 PascalCase，非组件的 TypeScript 文件用 camelCase。只有在生态系统期望时才破例（例如某些 Flutter 的惯例或像 README 这样的标准文件）。

名字应当透露意图，而不是实现细节：

• 好的：BillingSummaryCard.tsx（表示它是什么）
• 有风险的：StripeCard.tsx（把供应商绑进了名字）
• 有风险的：RenderBilling.tsx（描述了如何做，而不是为什么做）

对模糊的“抽屉”要严格。名为 utils、helpers 或 common 的文件夹会很快变成杂物箱，尤其是当代码被批量生成时。如果需要共享代码，请按作用域和目的命名，例如 auth/tokenStorage.ts 或 billing/billingCalculations.ts。

功能文件夹 vs 技术文件夹

功能文件夹描述用户问题空间。技术文件夹描述跨切面的基础设施。把它们混在一起会隐藏边界。

一个实用的划分是将功能命名为 billing、onboarding、inventory 等，而技术区域为 api、db、routing、design-system。当你有多个客户端（web、server、mobile）时，在各层使用相同的功能名会让改动更易追踪。

审查者的快速命名规则

在代码审查中使用这条简短规则：

• 从名字里你能在 3 秒内看出它是什么吗？
• 名称是否匹配层级（业务逻辑用功能名，基础设施用技术名）？
• 如果实现改变，这个名字仍然有意义吗？
• 是否与附近的文件和文件夹一致？

尽早重命名。在移交期间重命名代价低，团队在混乱之上开发后代价高。

记录不变量（必须保持为真的规则）

不变量是你的应用依赖以保持正确性的规则，即便功能改变也不得违背。AI 生成的代码常常“能跑”，是因为生成器假设了一些规则，但这些规则可能只存在于提示或某个人的脑子里。把它们写下来，这样审查者就知道什么不能悄悄改变。

好的不变量乏味、具体且可测试。避免模糊的表述比如“验证输入”。要准确说明允许什么、谁能做什么、规则被破坏时会发生什么。

审查者常寻找的有用不变量示例

大多数移交痛点来自相同领域：

• 权限：“只有项目所有者可以邀请成员；管理员可以移除成员；成员可以查看但不能编辑账单。”
• 数据归属：“每个 Task 只属于一个 Project。用户只能访问他们是成员的 Project 下的 Tasks。”
• ID 与格式规则：“公开 ID 使用 UUIDv4 字符串。内部数字 ID 不会出现在服务器响应中。”
• 状态转换：“Order 状态可以从 draft -> paid -> shipped。shipped 永远不能回到 paid。”
• 数据完整性：“Email 必须唯一（不区分大小写）。删除项目是软删除任务；任务永远不做硬删除。”

如果你能把句子变成单元测试或 API 测试，那就是合适的粒度。

把不变量放在哪儿才能被审查到

把不变量放在审查者自然会查看的位置：

• 在仓库 README：写一个简短的“系统规则”节，列出最重要的不变量。
• 在强制这些规则的代码旁：在认证检查、校验和状态转换附近写简短注释。
• 对于重要规则写一页的决策说明：认证模型、数据模型选择、工作流状态等。

避免把不变量藏进很少有人打开的长文档。如果规则不会在正常 PR 审查中出现，它就会被忽视。

如何编写不变量（以及如何安全修改它们）

用范围、规则和强制点来表述每个不变量。例如：“对于所有 /api/projects/:id 下的端点，请求者必须是项目成员；在认证中间件强制，并在任务更新时再次检查。”

当不变量改变时，要显式说明。更新文档条目，指向已改变的代码位置，并添加或更新会在旧规则下失败的测试。否则团队往往会保留旧行为的一半和新行为的一半。

如果你在使用像 Koder.ai 这样的即时编码平台，一个有用的移交流程是让它列出生成应用时所假设的不变量，然后把这些变成团队可以审查并持续维护的一小组可测试规则。

逐步：把原型变成可移交代码

移交并不等同于“它能在我机器上运行”。目标是让项目易读、易改，并在新打开仓库的人面前表现可预测。

从冻结范围开始。选一个日期和一小组必须稳定的内容（核心界面、关键流程、集成点），并写明明确不在此次范围内的内容，以免在你清理时不断被加新功能打断。

然后在添加任何新东西之前先清理。这正是可审查性开始显现的地方：代码库表现得像产品，而不是演示样例。

一个实用的顺序：

• 锁定移交范围：3 到 5 条必须工作的用户旅程，外加 3 到 5 项明确不会改动的内容。
• 规范化文件夹和命名：把文件移到可预测的结构中，重命名不清晰的模块，删除死代码。
• 在人会看到的地方添加微小的模块说明：写明“这个做什么”和“这个不该做什么”，控制在几行内。
• 把不变量写在强制点附近：在实现该规则的函数、查询或组件上方写明规则。
• 制定最小的冒烟测试计划：写一个短清单，与冻结范围和不变量对应。

把冒烟测试压缩但真实化。对于一个 React 应用配合 Go API 和 Postgres，可能的检查是：登录、创建记录、刷新、确认持久化，以及确认受限操作失败。

做一次只关注可读性的审查周期。请队友花 30 分钟回答：“我能找到这些东西吗？”“名字是否与行为匹配？”“不变量明显吗？”修复那些拖慢他们的点，然后停手。

在交接给团队前的快速检查

交接前做个“新眼”测试。找一个没参与构建原型的人打开仓库并口述他们认为的功能。如果他们找不到起点，团队在每次改动时都要付出这个代价。

一个简单规则：新开发者应能在两分钟内定位主要入口点。这通常意味着 README 要清楚地标出一两个起点（Web 应用入口、API 入口、配置），且这些文件不要被埋得太深。

还要检查审查尺寸。如果关键模块需要无休止地滚动，审查者就会开始漏掉问题。把长文件拆分，让每个文件只承担一项职责，并能在一次阅读中理解。

一个简短的移交检查清单：

• 入口点明确：应用在哪里启动、路由在哪里、环境设置在哪里读取。
• 文件可在一两个屏幕内阅读：没有“上帝文件”。
• 名称与行为匹配：validateUser 是校验，不应同时写入数据库。
• 不变量靠近代码：在注释或小文档块里说明必须保持为真的规则。
• 每次变更都易于验证：能快速证明核心流程仍可用的检查。

一个现实的移交场景

Maya 是一位非技术创始人。她通过聊天描述产品，搭建了一个 MVP：一个面向小型服务公司的简单 CRM。功能齐全：登录、客户、交易、笔记和基础管理界面。几周后，她雇了两位开发者，把产品从“能在我笔记本运行”变成业务可依赖的系统。

第一天，他们不是重写，而是让代码可审查。他们的第一步是把应用映射为两类：核心模块（每个功能都依赖的东西）和功能模块（用户可见的屏幕和工作流）。这给他们一个放置决策的地方和一个放置变更的地方。

他们就一个简单的功能图达成一致：core（认证、数据库访问、权限、日志、UI 组件）和 features（customers、deals、notes、admin）。

然后他们调整文件夹以匹配该图。之前文件散乱，命名混杂如 CustomerPage.tsx、customer_view.tsx、custPageNew.tsx。之后每个功能都有自己的归处，核心代码清晰分离。审查更快了，因为 pull request 往往限制在一个功能文件夹内，核心改动也更容易被识别。

一个小的命名规则完成了大部分工作：“文件夹用名词，组件用 PascalCase，函数用动词，不缩写。”于是 custPageNew.tsx 变成 CustomerDetailsPage.tsx，doStuff() 变成 saveCustomerNote()。

防止静默错误的一个不变量

他们在功能文件夹里放了一个短小的 INVARIANTS.md，写下一条必须始终为真的关键规则。

CRM 的示例不变量：

只有交易拥有者或管理员可以编辑交易。其他人只能查看，不能更改状态、价值或笔记。

这句话指导后端检查、数据库查询和前端 UI 状态。当有人后来添加“批量编辑”时，审查者就清楚哪些地方不能被破坏。

一周后“足够好”的样子

一周后，代码并不完美，但移交是真实的：

• 每个功能在一个文件夹内，文件命名可预测。
• 核心模块被分离并复用，而不是复制粘贴。
• 不变量写在改动发生处，而不是埋在聊天记录里。
• 新改动通过小而易审的 PR 发布。

让 AI 代码变脆弱的常见错误

AI 能帮你快速得到一个可运行的原型。但“能运行”往往依赖隐含假设，当团队后来触碰时，小改动会在意想不到的地方引发错误。

一个常见错误是一次性重构所有东西。大规模清理令人满足，但会让人难以看清哪些变化为什么发生。先设定边界：决定哪些模块稳定、哪里允许写新代码、哪些行为不能改变。然后逐个区域改进。

另一个问题是重复概念但名字不同。AI 可能会为同一工作同时创建 UserService 和 AccountManager，或把同一概念叫作 plan 和 pricingTier。为每个核心概念选一个术语，并在 UI、API 与数据库间统一重命名。

隐藏的规则也是易脆弱的重要来源。如果真实的业务逻辑藏在提示或聊天历史里，仓库将难以维护。把规则放到代码库里，写清注释、测试或简短的不变量文档。

“共享”文件夹如 shared、common、utils 会悄悄变成杂物箱。如果需要共享模块，明确它们负责的输入、输出和职责，并让它们保持狭窄。

把业务规则混到 UI 代码里也是个陷阱。React 组件里的一个简单条件判断可能成为唯一的定价规则。后来移动端或后端就会产生分歧。把业务规则放在一个层（通常是后端或域模块），让 UI 调用它而不是重新实现。

最后，脆弱的代码往往来自跳过审查规范。团队需要小的 diff、清晰的提交和明确的意图。即便改动是生成器产出的，也要像正常 PR 一样处理：限制范围、说明变更并便于验证。

下一步：把维护变成常规工作流

把移交当作维护的开始，而不是终点。目标保持简单：新来的人可以做一个小改动而不破坏隐藏规则。

把团队偏好变成几条书面默认：一个文件夹地图、一个命名风格和一个不变量模板。大家事先达成一致后，审查意见就不会变成个人口味，而会是一致的检查项。

保留一个“handoff README”，指出几个重要位置：不变量在哪、如何运行应用、如何安全添加功能、以及未经讨论不得修改的内容。新队友应能在五分钟内找到答案。

如果你的工作流支持可回退性，善用它。例如，Koder.ai 支持快照和回滚，这能在重构或升级依赖前提供简单的安全网。当你准备交付所有权时，从 koder.ai 导出源代码能给团队一个干净的起点，进入常规的基于 Git 的工作流程。