最近很多公司都在强推 AI 编程，美其名曰“降本增效”，实际操作就是：效率上来了，需求量直接翻倍塞给你。

问题来了，需求多了，review 的时间根本没给你，AI 生成的代码你一行行看完黄花菜都凉了。于是线上 Bug 就是大概率的事。

但最坑的是，出了事故，AI 背不了锅，Leader 也不会说“公司决策有问题”，只会说“代码你提交的，你兜底”。

这就是当下很多同学工作里面对的真实问题：AI 提效了你的产出，但没有提效你的风险承受能力。

今天分享 编程导航 里一位同学的经历：公司强推 AI 编程后需求暴增，结果出了线上事故被 Leader 吐槽，一起看看导师给到的建议，相信对你有帮助。

鱼友提问

坐标某中厂，Java 后端，工作两年多。今年年初公司开始强推 AI 编程，Leader 每周还会统计 AI 代码采纳率，低于 60% 要被约谈。

推了之后确实写代码快了很多，但问题是 Leader 发现大家效率上来了，直接把迭代需求量加了一倍。之前一个迭代我负责 3-4 个需求，现在直接排 7-8 个，有时候一天要并行推进两三个需求的开发。

说实话，AI 生成的代码大部分时候看着没问题，跑起来也没问题，但细节上经常有坑。

比如边界条件没考虑、并发场景没加锁、异常处理不到位。以前需求少的时候我还能仔细 review 一遍，现在需求多到排不过来，很多时候 AI 生成的代码我只能快速扫一眼就提交了。

上周出事了，一个 AI 生成的接口有个并发问题，测试没覆盖到，上线导致出 bug。

复盘会上我说了一句：“AI 写的代码确实容易出这种问题，现在需求这么多根本 review 不过来。"

Leader 当场怼回：”代码是你提交的，你需要来兜底这个事，维护代码质量是你的责任。“

我当时就无语了，用 AI 是公司强推的，需求翻倍也是你排的，现在出了问题全让我一个人扛？但又不知道怎么反驳，因为他说的好像也有道理，代码确实是我名字提交的。

现在特别焦虑，不知道该怎么处理这种局面，既要用 AI 提效完成翻倍的需求量，又要保证代码质量不出线上事故，感觉根本做不到。想问问大家，这种情况该怎么办？

导师回答

你 Leader 说的话虽然让人听了不舒服，但核心逻辑确实没错：代码是你提交的，责任就是你的。 这不是甩锅，这是职场规则。

你现在的问题是：公司只推了 AI 写代码这一个环节，但配套的质量保障流程完全没跟上。需求量翻倍，但 Code Review 时间没给、自动化测试没补、AI 代码的审核标准没定。这不是你个人能力的问题，是公司流程的缺失。

我的建议,

短期层面，你必须给自己建立一套”AI 代码防火墙“。AI 生成的代码，核心逻辑必须自己手动过一遍，尤其是并发、事务、边界条件这些 AI 容易踩坑的地方。不是让你逐行看，而是重点关注高风险代码路径。

可以试试这个策略：每次 AI 生成代码后，自己追问 AI 一句”这段代码在并发场景下有没有问题？异常情况怎么处理的？“让 AI 自己做一轮自查，效率比你肉眼扫快得多。

另外，单测必须补上。AI 写的代码，配套让 AI 生成单元测试，核心链路的测试用例你自己设计，覆盖并发和边界场景。这样就算出了问题，你也有底气说”我已经按流程做了质量保障“。

中长期层面，你需要把这个问题”上浮“，变成团队问题而不是个人问题。

找个合适的时机，跟 Leader 聊一下：现在需求量上来了，建议团队建立 AI 代码的 Review 规范，比如 AI 生成的代码必须标注、核心模块必须人工 Review、高风险变更必须有单测覆盖。

把这个事情包装成”AI 工程化落地方案“，你要是能主导推动团队建立 AI 代码质量规范，这反而会变成你的工作亮点。

关于复盘会上那句话，以后少说”AI 写的代码容易出问题“这种话。在 Leader 耳朵里，这句话等于”我用了 AI 但我没有兜住质量“，是在给自己挖坑。

换个说法：”目前需求密度较高，建议增加核心链路的自动化测试覆盖，降低线上风险。“ 同样的意思，但表达方式从”甩锅“变成了”提建设性方案“，Leader 听了感受完全不同。

说到底，AI 时代程序员的核心能力不是写代码快，而是能兜住 AI 的底。