Llm-Ops

上周，隔壁组的小天在周会上很兴奋：“用 Cursor 一天写了 3000 行代码，这周迭代速度提升了一倍！”

同一周，他的服务触发了 4 次线上告警。

原因不复杂：AI 生成的代码跑通了主流程，但边界条件没覆盖，异常处理有遗漏，依赖服务的超时场景没考虑到。3000 行代码里，有 800 行是"看起来能跑"的代码。

小天不是个例。过去一年，几乎所有团队都经历了同一个曲线：

1. 第一个月：AI 编码工具让产出翻倍，团队欢呼
2. 第二个月：Bug 率上升，线上事故增多，开始还债
3. 第三个月：实际交付速度回到了 AI 之前的水平，甚至更慢

问题出在哪里？

AI 降低了"写代码"的成本，但没有降低"交付可靠产品"的成本。 而后者，才是生产力的真实度量。