为什么这个判断重要
AI 工具可辅助需求整理、代码草拟、测试设计、问题定位和资料校对，但效率收益取决于工程约束、复核和自动化验证。
AI 适合加快重复性和可校验工作，不应替代架构判断、业务确认、安全审查和最终验收；正确使用可以缩短反馈周期并减少遗漏。
开发前需要确认的条件
- 把会议记录和需求材料整理成可评审清单
- 为明确接口生成代码草稿、样板和测试用例
- 辅助检索日志、解释错误和比较版本差异
- 校对接口文档、部署步骤和变更记录的一致性
实施与交付方式
先建立编码规范、接口契约、测试门槛和审查责任，再允许 AI 生成受约束的中间成果；所有变更仍进入版本控制和人工评审。
效率应通过需求到评审的周期、测试覆盖、缺陷返工、构建通过率和文档一致性衡量，而不是统计生成了多少代码。
验收边界
AI 输出可能包含错误、过期依赖或不安全实现；涉及权限、数据和生产配置的内容必须由工程人员复核。