AI时代代码质量提升实战指南：别让效率成为质量的敌人

AI代码生成工具确实让开发效率大幅提升，但同时也带来了新的挑战：代码质量参差不齐、技术债务快速积累、团队对代码理解不深。这篇文章从实际问题出发，结合DevOps、DORA模型、SPACE框架等先进工程管理理念，提出了一套在AI开发模式下保障代码质量的实战方案。通过质量内建、左移测试、价值流分析、度量驱动改进等系统性方法，在享受AI效率红利的同时，确保代码质量不滑坡。文章不仅提供了理论框架，还给出了可落地的实施路径和关键成功因素。