【技术分享】当 90% 以上代码由 AI 生成，决定系统走向的不是谁写得更快，而是约束 AI 的能力。没有统一规范，AI 只会成倍放大混乱。本文基于 31 万行代码重构实践，分享我们如何用Agent 评测思路管理 AI Coding——通过技术债梳理、建设Rule、重构 SOP 和 Pre-PR 机制，把重构从高成本专项变成随迭代持续推进的日常动作。我们沉淀的关键经验如下：

📌 用评测 Agent 的方式管理 AI Coding：我们团队负责 Agent 评测业务，在实践中沉淀出“人人对齐→人机对齐”的核心理念，而管理 AI Coding 的底层逻辑与之完全相同。先让团队形成统一共识（人人对齐），再将共识固化为 AI 可执行的约束（人机对齐）。顺序错了，AI Rule 写得再好也是一纸空文。

📌 AI 重新定义了“经验”的价值边界：利用 AI 工具，工程师短时间内就发现了 10 个性能隐患。过去要靠三年经验才能建立的代码全局感，AI 给所有人都配上了。经验的价值正在从“能看全”转移到“能判断什么重要” —— 这才是人不可替代的部分。

📌 技术债可以像业务需求一样被迭代消化：重构不需要排期，需要拆解能力。我们没有申请一天专门的重构时间，31 万行代码在业务交付中被渐进式消化。关键在于能不能把技术债拆解为业务需求的顺带动作。这需要极强的技术判断力，但一旦跑通，重构就不再是与业务争资源的零和博弈。

📌 工程师的角色变了：当 90% 代码由 AI 生成，团队成员的工作重心应从“写代码”转向“设计并维护一个能让 AI 可靠产出代码的工程环境”。

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