GPT 编码助手过度测试致代码量激增，实测手动引导更高效
thatroblennon · x · 2026-08-27
用户分享使用 GPT/Codex 类模型（推测指向 GPT-5.6 Sol 或类似高阶模型）进行开发时的经验：模型为追求零错误，在简单任务上会生成海量的测试代码和防御性代码。
- 案例：一次简单的数据库迁移任务，AI 在 11 小内生成了 41,000 行代码及完整测试套件，过度工程化严重。
- 对比：用户最终抛弃自动生成方案，手动引导每一步，20 分钟内完成了迁移。
- 结论：高阶模型适合高难度规划和高风险工作，但在日常中等难度任务中，直接让其“驾驶”可能会因过度严谨而消耗巨额算力成本；需要在自动化和人工干预之间取得平衡。
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