AI 全部生成代码时代如何保证产品代码可维护不腐化
作者以 Mole 项目（11 万行 Swift、3347 个 XCTest）为例，从产品工程师视角分享 AI 全量生成代码时代保持代码可维护性的实践经验：由工程师主导架构设计与文档沉淀；重视覆盖边界场景的单测，坚持 AI 写的代码由 AI 测试；修 Bug 时补充回归测试并把原因写入规则；用按模块拆分的 Rules 和 Skills 记录功能边界与历史决策；坚持少做无用功能避免维护成本腐化；充分利用 GitHub Actions 与 CI 兜底验证，设置流程卡点让 AI 自动化验证，从而让代码长期持续迭代、清晰可扩展。
