Tessl 博客：AI 代码工厂的瓶颈在风险控制

Tessl 在其产品与工程博客中提出，AI 软件工厂能生成代码、跑测试并开 PR，Review 队列堆积只是表象，真正的问题是如何放心让变更在无人逐行阅读的情况下推进。 文章给出的应对分四类：降低出错概率（测试、静态分析、架构约束、隔离执行）、验证结果（验收场景与关联意图的证据包）、定位风险（系统关键性、依赖中心性、事件历史、可回滚性）、降低影响（隔离单元、熔断、特性开关、自动回滚）。这些是 Tessl 博客提出的控制思路，并非已证实的效果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。