本文來源sonarsource.com，由SonarQube中國授權合作夥伴——龍智翻譯整理，旨在幫助開發團隊更高效、更安全地利用AI編碼，加速開發。
英文原作者：Tariq Shaukat，Sonar CEO
過去一年間，AI編碼已經從新鮮事物演變成必要工具。然而，當前關於AI編碼的討論大多聚焦於“體驗式編碼（vibe coding）”這類相對“從零開始”的應用場景。但絕大多數的企業和開發者並不在這種理想的場景下工作。他們面對的是龐大而陳舊的代碼庫，規模可能達到數百萬甚至數十億行。在這些環境中，任何錯誤——無論是漏洞還是安全問題——代價都極其高昂。據估計，不良軟體每年造成的損失超過2萬億美元。
這些巨型代碼庫本可以通過AI編程工具獲益，但必須以負責任的方式加以利用。在這方面，AI編程與常規編程並無二致：
- 需要確保代碼沒有明顯的bug或漏洞，且具有良好的性能和穩健性；
- 需要確認所有第三方庫都是安全的、最新的且獲得了適當的許可；
- 需要確保新代碼具有可讀性，便於人類和大語言模型（LLMs）評估審查，以降低意外風險；
- 需要確保代碼具有可維護性，避免代碼庫因AI代碼的增加而變得越來越脆弱。
企業內部需要建立起一套清晰的AI編碼使用最佳實踐。對此，Sonar作為領先的代碼品質與安全解決方案提供商，從實際客戶經驗出發，提出了企業應該培養的7個AI編程“習慣”。
1、黃金法則：開發者必須承擔責任
“誰搞砸，誰負責”是著名的Pottery Barn法則。在AI編碼領域，它應該變成：如果你接受了 AI生成的代碼，一旦它出問題，你必須負責。不可否認的是，AI代碼存在責任危機。一些客戶表示，他們的開發者接受了超過95%的AI生成的拉取請求，代碼幾乎沒有經過嚴格審查——這反映出了責任缺失。每個企業都應該遵守這個黃金法則：無論代碼是人工寫的還是AI生成的，開發者都要對其負責。
2、詳細記錄專案上下文
使用Mermaid圖、專案結構檔、設計文檔等，開發者和架構師早已駕輕就熟。而在AI編碼時代，更應該“寧多勿少”。清晰、全面的專案文檔能夠概述專案目標和設計方式，幫助開發者確保新代碼符合整體架構，也為AI編碼工具和代理提供必要的上下文，以便更高效地在代碼庫上運行。
3、代碼盡可能保持簡單
代碼熵增是真實威脅。缺乏維護的代碼庫將會變得越來越混亂，而可讀性差的代碼庫幾乎不可維護（或者說極其困難）。任何使用AI編碼的團隊都必須制定簡潔的規則，在提示LLM時加入約束條件並驗證其執行。常見的約束包括：
A：所有函數長度不得超過 X 行（如 50-100 行）；
B：儘量減少認知複雜度（也可以使用迴圈複雜性）；
C：代碼重複率要盡可能低。
4、嚴禁冗餘代碼
這是軟體開發的入門常識，但對AI編碼尤為關鍵。LLM經常會生成一些實際上未被使用的代碼，比如無用引用。這類冗餘代碼不僅會增加理解和維護代碼庫的難度，還會帶來極大的安全隱患。
例如，攻擊者可能會誘導LLM添加一些看似無害的依賴項或引用，這些依賴項和引用現在雖然未被調用，但將來可能會被惡意使用，從而造成嚴重的安全漏洞。這就是所謂的“後門”或“潛伏代理”注入，它只是LLM被惡意操控形成新型攻擊的一個例子，說明了為什麼安全代碼必須高質量且貼合實際用途。
5、全面分析機制
AI生成的代碼量非常龐大，所產生的問題通常隱蔽難查。你不只是要檢查拼寫錯誤或分號錯位，還要確保沒有複雜的bug或已知漏洞，並且確保AI引入的第三方庫獲得了合法授權，並且被良好維護。開發者的人工審查不可或缺，但這也會加重負擔，扼殺他們的工作效率和幸福感。沒有開發者願意成為AI的拷貝編輯器，沒有合適的工具，他們就難以應對AI代碼中潛藏的大量複雜問題。因此，為開發者配備合適的工具，以幫助識別和篩選問題至關重要。這些工具應該是確定性的、值得信賴且透明的，用以彌補AI輸出的非確定性。
6、強制單元測試
所有企業都應該設立高標準的測試覆蓋率，對AI生成的代碼進行全面的單元測試，並持續執行測試。另外，測試必須提前編寫，不能由生成代碼的同一個AI來編寫，防止AI“學會作弊”來通過測試。
7、嚴格代碼評審
分析代碼中的問題只是解決方案的一部分。唯有通過嚴格的代碼審查制度，才能確保AI編程規範被全面落實。如果不遵循最佳實踐，拉取請求一定會失敗，開發人員需要能夠迅速糾正問題。這就需要開發團隊有嚴格的紀律，以及好用的工具來促進檢查並使其自動化。
這些AI編碼習慣本質上就是現代軟體開發的最佳實踐。在AI普及的今天，這些“最佳實踐”已經不再是“可有可無”，而是“必不可少”。你今天引入的代碼可能會在未來數年，甚至數十年內持續存在。
AI編碼模型和工具正在迅速改進，但無論它們多麼強大，企業仍然必須確保代碼是安全的、可持續維護的，技術債務是可控的。正如健康管理中的格言所說：“預防勝於治療。”好習慣就是最好的預防。
SonarQube的AI功能如何保障你的代碼開發效率與品質？
SonarQube AI Code Assurance（AI代碼保障）能夠幫助開發人員識別和驗證AI生成的代碼。可以在代碼評審階段自動運行，幫助組織評估這些最佳實踐是否被應用在AI生成的代碼中。若發現嚴重問題，拉取請求將無法通過，並會明確指出導致失敗的所有問題。
在2025.1 LTA中，SonarQube Server可以自動檢測GitHub專案中由GitHub Copilot創建的代碼。SonarQube Server為包含AI生成代碼的專案提供即時品質評估和通過/失敗的標記，確保只有高質量的AI生成代碼才能投入生產。您可以使用Sonar推薦的AI Code Assurance品質門，或使用您自己的品質門，來確保所有AI代碼符合您的嚴格要求。
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