2025年9月23日·2 分钟
AI 生成代码库的安全性、性能与可靠性
一本实用指南，介绍如何评估 AI 生成代码库的安全性、性能与可靠性，包含审查、测试与监控的清单。
一本实用指南，介绍如何评估 AI 生成代码库的安全性、性能与可靠性，包含审查、测试与监控的清单。
“AI 生成代码”在不同团队和工具链中可能意味着完全不同的事情。对一些人来说，它是在现有模块中补全的几行代码；对另一些人来说，它可能是完整的端点、数据模型、迁移、测试桩，或由提示生成的大规模重构。在评估质量之前，先写下你仓库里哪些算是 AI 生成：片段、完整函数、新服务、基础设施代码，或“AI 辅助”重写。
关键预期：AI 的输出是一个草稿，不是保证。它可以可读性很高，但仍然遗漏边界情况、误用库、跳过认证检查，或引入微妙的性能瓶颈。把它当成来自节奏很快的初级同事的代码：能提高速度，但需要审查、测试和明确的验收标准。
如果你在使用一种“vibe-coding”式的工作流（例如，在像 Koder.ai 这样的平台里从聊天提示生成完整功能——前端 React、后端 Go + PostgreSQL，或一个 Flutter 移动应用），这种心态就更重要了。生成的面积越大，越需要把“完成”定义为不仅仅是“能编译”。
如果不去请求并验证，安全、性能和可靠性不会可靠地“出现在”生成代码中。AI 倾向于优化出看起来合理的模式，而不是针对你的威胁模型、流量形态、故障模式或合规义务。没有明确标准，团队常常合并在演示中正常但在真实流量或对抗输入下会失败的代码。
在实践中，这些会互相重叠。例如，速率限制既提高安全性又提高可靠性；缓存可以提升性能，但若在用户之间泄露数据则损害安全；严格的超时提高可靠性，但可能暴露出需要加固的新错误处理路径。
本节设定基本心态：AI 加速写代码，但“可上线”是你定义并持续验证的质量门槛。
AI 生成的代码通常看起来整洁自信，但最常见的问题不是风格上的——而是判断力的缺失。模型可以生成看似合理的实现，能编译甚至通过基础测试，同时悄悄忽略你的系统依赖的上下文。
审查中反复出现的类别：
catch 块掩盖真实问题。生成代码可能带有隐含假设：时区总是 UTC、ID 总是数字、请求总是格式正确、网络调用总是快速、重试总是安全。它还可能包含部分实现——被桩化的安全检查、带有 TODO 的路径，或返回默认数据而不是安全失败的回退分支。
一种常见的失败模式是借用在别处正确的模式，但在这里是错误的：重用哈希助手却没有使用正确参数、应用不匹配输出上下文的通用清理器，或采用会无意中放大负载（和成本）的重试循环。
即便代码是生成的，人类仍对其在生产中的行为负责。把 AI 输出当作草稿：你要承担威胁模型、边界情况和后果的责任。
AI 生成的代码看起来自信且完整——这会让人容易跳过最基本的问题：“我们在保护什么，防范谁？”一个简单的威胁模型是一个简短的、明白易行的习惯，可以在代码固定之前把安全决策显式化。
先把会受损害时有影响的资产命名：
然后列出行为者：普通用户、管理员、支持人员、外部服务和攻击者（凭证填充、欺诈者、机器人）。
最后描述 信任边界：浏览器 ↔ 后端、后端 ↔ 数据库、后端 ↔ 第三方 API、内部服务 ↔ 公网。如果 AI 提议跨越这些边界的“快速”捷径（例如公开端点直接访问数据库），应立即标记。
保持足够简短以便实际使用：
把答案记录在 PR 描述中，或当选择是长期性的（例如令牌格式、Webhook 验证方式）时创建简短的 ADR（架构决策记录）。未来的审查者就能判断 AI 生成的改动是否仍与初始意图一致——以及哪些风险是被有意识接受的。
AI 生成的代码可能看起来干净一致，但仍隐藏安全陷阱——尤其是在默认设置、错误处理和访问控制方面。审查时关注的重点不是风格，而是“攻击者可以做什么？”
信任边界。 识别数据进入系统的位置（HTTP 请求、Webhook、队列、文件）。确保在边界处进行校验，而不是“某处稍后再做”。对于输出，检查编码是否与上下文匹配（HTML、SQL、Shell、日志）。
认证 vs. 授权。 AI 代码常包含 isLoggedIn 检查，但遗漏资源级别的强制。验证每个敏感操作都检查谁可以对哪个对象操作（例如 URL 中的 userId 必须通过权限校验，而不是仅仅存在）。
秘密与配置。 确认 API 密钥、令牌和连接字符串不在源码、示例配置、日志或测试中。同时检查“调试模式”默认未开启。
错误处理和日志。 确保失败不会返回原始异常、堆栈或 SQL 错误或内部 ID。日志应有用且不泄露凭证、访问令牌或个人数据。
为每个高风险路径要求一个负面测试（未授权访问、无效输入、过期令牌）。如果代码无法以这种方式被测试，往往说明安全边界不清晰。
AI 生成代码常常通过添加包来“解决”问题。这会悄然扩大你的攻击面：更多维护者、更多更新、更多你没有明确选择的传递依赖。
从让依赖选择变得有意开始。
一个简单规则管用：没有在 PR 描述中写出简短理由的，不允许新增依赖。 如果 AI 建议使用某库，先问标准库或已批准的现有包是否已覆盖需求。
自动化扫描只有在发现后能触发相应动作时才有价值。添加：
然后定义处理规则：哪些严重程度会阻止合并、哪些可以用 issue 时间盒解决、谁批准例外。把这些规则写入贡献指南并链接（例如 /docs/contributing）。
很多事故来自间接拉入的传递依赖。审查 PR 中的 lockfile diff，定期清理未使用的包——AI 代码可能导入“以防万一”的辅助工具但从不使用它们。
写明更新如何进行（定期的版本更新 PR、自动化工具或人工），以及谁批准依赖变更。明确的责任能防止易受攻击的过时包滞留在生产中。
性能不是“应用感觉快”。它是与你产品实际使用方式和可承受成本相匹配的一组可测量目标。AI 生成的代码常能通过测试且看起来整洁，但仍可能消耗大量 CPU、过度访问数据库或不必要地分配内存。
在微调之前以数字定义“好”。常见目标包括：
这些目标应与真实工作负载（你的“常用路径”及常见突发）关联，而不是单一合成基准。
在 AI 生成的代码库中，低效常出现在可预测的位置：
生成的代码通常“从构造上正确”但默认不是“高效”。模型倾向于选择可读的、通用的方法（额外抽象层、重复转换、无界分页），除非你指定约束。
避免猜测。在类似生产的环境中先做剖析与测量：
如果你不能对照目标显示前后改进，那不是优化——只是变更。
AI 生成代码常“能工作”但会悄然消耗时间和成本：额外的数据库往返、意外的 N+1 查询、对大数据集的无界循环，或永不停的重试。护栏能让性能成为默认而不是事后的英雄行为。
缓存可以掩盖慢路径，但也可能永远服务陈旧数据。仅在有明确失效策略（基于时间的 TTL、事件驱动失效或版本化 key）时使用缓存。若你不能解释缓存值如何被刷新，就不要缓存。
确认超时、重试和退避是经过考虑的（不是无限等待）。每个外部调用——HTTP、数据库、队列或第三方 API——都应有：
这能防止在负载下“慢失败”占用资源。
避免在异步路径中使用阻塞调用；检查线程使用情况。常见问题包括同步文件读取、在事件循环上做 CPU 密集型工作，或在异步处理器中使用阻塞库。如果需要大量计算，应卸载到（工作池、后台作业或独立服务）。
确保批量操作与分页支持大数据。任何返回集合的端点都应支持限制和游标，后台作业应分块处理。如果查询会随用户数据增长，请默认它会增长。
把性能测试加入 CI，以捕捉回归。让它们小而有意义：几个热点端点、代表性数据集和阈值（延迟分位数、内存、查询计数）。把失败当作测试失败——调查并修复，而不是“重跑到绿色”。
可靠性不仅仅是“没有崩溃”。对 AI 生成代码而言，它意味着系统在肮脏输入、间歇性故障和真实用户行为下仍能产出正确结果——若不能，也要以可控方式失败。
在审查实现细节前，先就关键路径的“正确”达成一致：
这些结果为审查 AI 写的逻辑提供评判标准——那些看似合理但掩盖边界情况的实现可以据此评估。
AI 生成的处理器常“只做事然后返回 200”。对于支付、作业处理和 webhook 摄取来说，这很危险，因为重试是常态。
检查代码是否支持幂等性：
如果流程涉及数据库、队列和缓存，验证一致性规则在代码中明确表达——不是被假定的。
查找：
分布式系统会部分失败。确认代码能处理“DB 写入成功但事件发布失败”或“HTTP 调用超时但远端已成功”这类场景。
偏好超时、有界重试和补偿动作，而不是无限重试或静默忽略。在测试中注明需要验证这些情况（可参见 /blog/testing-strategy-that-catches-ai-mistakes）。
AI 生成的代码常看起来“完整”但隐藏漏洞：漏掉边界情况、对输入过于乐观、未覆盖的错误路径。良好的测试策略不是测试一切，而是测试那些会以意想不到方式失败的部分。
从逻辑的单元测试开始，然后在真实系统可能与 mock 行为不同的地方加入集成测试。
集成测试是 AI 写的粘合代码最常出问题的地方：错误的 SQL 假设、不正确的重试行为或错误建模的 API 响应。
AI 代码经常对失败处理描述不足。加入负面测试以证明系统能安全、可预测地响应：
让这些测试断言重要的结果：正确的 HTTP 状态、不在错误信息中泄露数据、重试的幂等性和优雅回退。
当组件解析输入、构造查询或转换用户数据时，传统示例会错过奇怪组合。
属性测试对捕捉边界错误（长度限制、编码问题、意外的 null）非常有效，而这些往往是 AI 实现忽视的。
覆盖率数字可作为最低门槛，而不是终点。
优先测试认证/授权决策、数据校验、资金/积分、删除流程和重试/超时逻辑。如果不确定哪些是“高风险”，把请求路径从公开端点追踪到数据库写入，测试沿途分支。
AI 生成的代码可能看起来“完成”，但运维起来很难。团队在生产中最常被打击的不是缺失功能——而是缺少可视化。可观测性能把意外事件变成常规修复。
使结构化日志成为必选项。纯文本日志适用于本地开发，但当多个服务和部署参与时，它们不再适用。
要求：
目标是通过单个请求 ID 能回答“发生了什么、在哪里、为什么”，而无需猜测。
日志解释“为什么”；指标告诉你“什么时候”开始退化。
加入以下指标：
AI 生成的代码常引入隐藏低效（额外查询、无界循环、聊天式网络调用）。饱和度和队列深度能尽早发现这些问题。
告警应指向一个决策，而不是仅仅一张图。避免噪声阈值（例如“CPU > 70%”），除非它与用户影响相关联。
良好告警设计：
在预发布环境或计划演习中测试告警。如果你不能验证告警能触发并可操作，那它不是告警——只是一个希望。
为关键路径写轻量运行手册：
把运行手册放在靠近代码与流程的位置——例如在仓库或内部文档中、并从 /blog/ 与 CI/CD 管道链接——以便在系统变化时一起更新。
AI 生成代码能提高吞吐，但也会增加变异：小改动可能引入安全问题、性能问题或微妙的正确性错误。纪律化的 CI/CD 管道能把这些变异变成可管理的事项。
当一个工具能快速生成并部署（例如 Koder.ai 提供内建部署/托管、自定义域和快照/回滚能力）时，你的 CI/CD 门控与回滚流程也应该同样快速且标准化——这样速度不会以牺牲安全为代价。
把流水线当作合并与发布的最低门槛——不要为“快速修复”破例。典型门包括：
若某项检查重要，就把它设为阻塞；若噪声太大，就调整而非忽视它。
偏好受控放量而非“一次性全部上线”：
定义自动回滚触发器（错误率、延迟、饱和度），以便在用户感知到影响前停止放量。
回滚计划只有在能快速执行时才真实。尽量让数据库迁移可逆，除非你有经过测试的前向修复计划。定期在安全环境中做“回滚演练”。
要求 PR 模板记录意图、风险与测试说明。为发布维护轻量变更日志，并使用明确的审批规则（例如常规改动至少一位审阅者，安全敏感区域两位）。欲了解更深入的审查工作流，请参见 /blog/code-review-checklist。
AI 生成代码的“可上线”不应意味着“能在我机器上跑”。它意味着代码可由团队安全地运维、修改并信任——在真实流量、真实故障和真实截止时间下也是如此。
在任何 AI 生成特性上线前，这四项必须为真：
AI 会写代码，但不能拥有它。为每个生成组件指定明确的负责人：
若所有权不明确，它就不是可上线的。
保持简短以便在审查时实际使用：
这个定义让“可上线”具体化——减少争论和意外。
AI 生成的代码是指那些其结构或逻辑在很大程度上由模型根据提示产生的任何改动——无论是几行自动补全、一个完整函数，还是整个服务脚手架。
一个实用规则：如果没有这个工具你不会那样写，就把它当作 AI 生成的代码来处理，应用相同的审查和测试标准。
把 AI 输出当作一个草稿：它可能可读，但仍然有错误。
像对待一位节奏很快的初级同事一样使用它：
因为安全、性能和可靠性很少会“偶然”出现在生成代码中。
如果你不指定目标（威胁模型、延迟预算、失败行为），模型会优化出看起来合理的模式——而不是针对你的流量、合规需求或失败模式进行优化。
重点关注反复出现的漏洞：
还要扫描部分实现，如包含 TODO 的分支或默默放开的失败策略。
从小处着手并保持可执行性：
然后问句：“恶意用户在这个功能上能做的最坏的事情是什么？”
关注几个高信号检查点：
对最危险路径至少要求一个负面测试（未授权、无效输入、过期令牌）。
由于模型可能通过添加第三方包来“解决”任务，这会扩大攻击面和维护负担。
防护措施：
审查 lockfile 的 diff 以发现风险的传递依赖。
用可测量的目标来定义“优秀”：
然后在优化前做剖析——避免那种无法用前后数据验证效果的改动。
使用防护措施避免常见回归：
可靠性意味着在重试、超时、部分故障和真实输入下保持正确。
关键检查：
优先使用有界重试和明确的失败模式，而不是无限重试循环。