生成代码质量怎么衡量?先分清对得上、拦得住和改得动这三层
AI 生成代码的质量和可控性不能合成一个分数。本文把衡量拆成对得上规格、拦得住发布、改得动结构三层,并说明没有退回记录时不要用通过率代替判断。
AI 生成代码的质量和可控性,要分开衡量:质量看结果是否对得上已写明的规格,可控性看失败时能不能拦住、改完后能不能回到同一条规格。把两者合成一个分数,演示通过、门禁形同虚设、结构无法交接的项目会被平均数盖住。 这套方法面向已经把生成结果送进仓库、需要向管理层解释“质量好不好、能不能管住”的研发负责人和测试负责人。还在个人试用、结果不入库时,先写使用约定即可,不必上度量。一旦多条需求共用生成、又说不
AI 生成代码的质量和可控性不能合成一个分数。本文把衡量拆成对得上规格、拦得住发布、改得动结构三层,并说明没有退回记录时不要用通过率代替判断。