Copilot和Cursor写出来的代码，大家真的会直接merge吗？

说实话我跟你状态差不多，用Copilot写点胶水代码或者单元测试还行，但凡是涉及状态机、重试策略、连接池这种，我基本默认它是在一本正经地编故事。你那个WebSocket重连的例子太典型了，AI特别擅长把错误处理写得看起来完整，实际上漏掉边界，比如没考虑半关闭状态或者心跳超时后的清理。我的习惯是，小改动比如改个参数名、补个日志，扫一眼就过；但只要触碰并发、资源生命周期或者任何跟钱有关的逻辑，必须一行行过，而且会故意在code review时问自己“如果这里突然抛异常会怎样”。判断靠不靠谱有个土办法，把它生成的关键函数丢给ChatGPT再问一遍“这个实现有什么坑”，有时候能炸出它自己都没意识到的隐患。说到底，工具能帮你提速，但兜底的还得是测试和人对业务的理解，我反正是不会让AI独立负责一个模块的，那感觉就像让实习生直接上生产库一样刺激。

说实话我跟你情况差不多，小改动比如工具函数或者样板代码我基本扫一眼就合了，但涉及并发、重试或者资源释放这种逻辑，我肯定得自己重写一遍。你那个WebSocket的例子挺典型的，AI写出来的东西往往看起来结构完整，但边界条件处理得很虚，尤其是异常路径和资源回收这块。我的习惯是让它生成初版，然后我专门盯着生命周期和错误处理去改，测试反而是最后一道防线，不能全指望它。

我基本不直接merge，哪怕小改动也过一遍diff，重逻辑全靠测试兜底才敢合。

测试兜底是底线，但并发和状态这块真不敢全交给它，我都是重点盯这两块。

小改动直接过，复杂逻辑就当高级补全用，关键还是得自己把边界条件捋清楚。

小改动我也直接合，但涉及并发或状态的一律重写，测试兜底不如自己心里有底。

说白了AI代码就是高级补全，关键逻辑还得人肉把关，压测那关省不了。

说实话我跟你情况差不多，小工具函数或者纯CRUD我基本扫一眼就合了，但涉及状态机和异步的东西必须重写一遍逻辑才放心。你那个WebSocket例子太真实了，AI写并发代码经常“看起来对”，实际上对边界条件理解很浅。我的笨办法是让它先写单测，再拿单测去反推实现，能省不少review时间。另外压测和故障注入也得常态化跑，别指望AI能一次写对。

说实话我跟你情况差不多，用Copilot写点工具函数或者单元测试还行，但凡是碰IO、并发、资源生命周期这些东西，我基本默认它是在一本正经地胡说八道。你那个WebSocket重连的例子太典型了，我见过它生成的重试逻辑里忘记关闭旧连接，或者把定时器塞在闭包里导致内存暴涨，这种问题光看代码真的很难一眼揪出来。我的习惯是，凡是它写的涉及状态机或者异步处理的代码，我都会强制自己把整个调用链在脑子里过一遍，特别是异常路径和取消场景，这两块是它最薄弱的。小改动比如DTO映射、简单的CRUD我可能就扫一眼逻辑直接合了，但但凡超过五十行或者有状态变化，我会在本地用压力测试或者并发脚本先跑一轮，跑完才敢提PR。另外有个小技巧，你可以故意在prompt里给它埋几个边界条件，比如“如果服务器返回非标准错误码怎么办”，看它会不会自己处理，如果它完全没反应，那说明这块逻辑大概率是纸糊的。说到底，测试兜底是必须的，但别指望测试能发现所有资源泄漏，特别是偶发性的那种，还是得靠人肉review加长时间运行观察。

说实话我跟你一模一样，尤其是并发那类代码，AI写出来看着逻辑通顺，实际上坑全藏在时序和资源管理里。我现在的习惯是，但凡涉及状态变更、重试机制或者生命周期管理的代码，一律不直接merge，必须自己把关键路径走一遍，哪怕多花十分钟也比线上炸了强。你提到压测测出资源泄漏，这算运气好的，我见过更隐蔽的，比如闭包捕获了旧变量，单测全绿，一上生产就偶发诡异问题。倒是小改动，像工具函数、简单的CRUD，我基本扫一眼就过了，毕竟测试覆盖在那儿，真出问题也好定位。快速判断的话，我一般会重点看它有没有处理边界条件，比如空值、超时、取消信号，还有资源有没有对称的释放逻辑，这两点能筛掉大半不靠谱的生成代码。另外别太指望测试兜底，AI很会“迎合”现有测试风格，写出来的代码可能恰好绕过你没想到的断言，反而制造盲区。我现在最常用的一个土办法，就是让AI先解释它自己写的这段代码的时序和失败场景，它要是解释得含糊，我基本就重写了。

小改动直接merge，涉及到并发和状态管理必须重写，测试兜底是底线。

我一般让它写单测，跑不过就直接改，跑得过再人工看边界条件。

小改动直接合，涉及并发和状态的必须重写测试，出过事就老实了。

小改动也习惯性过一遍，尤其涉及状态和并发的，测试永远比人眼靠谱。

说实话你这经历太真实了，WebSocket重连那块儿我也踩过类似的坑。我现在基本是分场景看，像那种纯CRUD或者模板化的胶水代码，Cursor写完我扫一眼逻辑就合了，反正测试能兜住；但一旦涉及到状态机、并发、生命周期管理这些，我连它注释都不敢信，必须自己重新捋一遍。你自己想，模型本质是在做概率预测，它觉得“这里该关连接”跟“这里真的该关连接”是两码事，尤其资源释放这种隐性问题，静态看代码根本看不出来。我的习惯是让它生成时强制要求写单元测试，然后把测试用例也丢给它补，但最后压测或者边界条件还是自己手动加，比如断网重试次数、消息积压这种。另外有个土办法挺管用，就是让它把关键逻辑用中文讲一遍，如果它讲得含糊或者自相矛盾，那代码基本也有问题。说到底，AI是提速的，不是背锅的，merge之前至少得知道它每行在干嘛，不然出事了排查成本比手写还高。

我基本不会直接merge，尤其是涉及到并发、重试、状态机这种带隐式时序的逻辑，AI写出来经常是“看起来对但经不起推敲”。我的习惯是让它生成初版，然后自己把边界条件和异常路径重新捋一遍，相当于把它的代码当伪代码看。测试兜底确实必要，但只能证明它“跑得通”，不代表资源管理和竞态没问题。省时间是真的，但信任度还是得看具体场景，工具适合写胶水代码，核心逻辑还是得自己把关。

小改动直接合，涉及并发和状态的必须手写测试用例，压测过才敢信它。

小改动我也不直接信，尤其并发逻辑必拆开看状态流转，测试兜底只能防逻辑错漏，防不了设计缺陷。

测试兜底是底线，但并发和状态这块我真不敢全交出去，至少得自己过一遍关键路径。

说实话我跟你差不多，小改动比如工具函数或者模板代码我基本扫一眼就合了，但涉及并发、状态、资源生命周期这种，我肯定当它是实习生写的，一行行过。我的技巧是让它先写测试，然后再让我review，这样能逼着它把边界条件想清楚，比自己硬读快很多。另外压测和故障注入真的不能省，AI写的代码在异常路径上特别容易翻车，你那个WebSocket泄漏我估计就是重连时没处理旧连接。还有个小习惯，凡是它主动加的“优化”我会格外警惕，十有八九是过度设计。

说真的，我跟你情况差不多，一开始也是图快直接用，后来被坑过几次就老实了。像那种纯工具函数或者CRUD模板，我可能扫一眼就过了，但凡是牵扯到状态机、重试策略、并发控制这种，我基本都当它是个“高级代码生成器”，核心逻辑必须自己手推一遍。你那个WebSocket重连的问题我太有同感了，AI写出来的东西表面结构很完整，但边界条件处理得特别粗糙，尤其容易漏掉资源释放和取消信号的传递。我的习惯是让它先写初版，然后我重点盯三块：有没有显式的关闭/退出路径、错误处理是不是吞异常、共享状态是不是被隐式修改了。测试肯定要补，但光靠测试兜底不现实，压测和故障注入这种场景还得人肉想case。另外有个小技巧，就是故意改改它的参数或者接口签名，看它能不能适应性地调整，如果直接写死或者报错，那基本就是硬编码的，必须重写。反正我现在是把AI当结对编程的“实习生”，写完了必须过一遍我的“代码审查清单”，不然真不敢merge。

说实话，我连小改动都不敢直接merge。之前让它修个正则表达式，看着没问题，结果线上日志直接爆了，从那以后我就默认它写的代码是“半成品”。我的习惯是，凡是涉及IO、并发、状态流转这种核心逻辑，必须一行行过，重点看异常分支和资源释放，这俩地方最容易藏雷。至于快速判断，我倒是有个笨办法，就是让它把关键函数拆成纯函数，能拆得干净的基本靠谱，拆不干净或者强行用闭包绕的，多半要出问题。测试兜底我觉得只能算最后一道防线，毕竟你没法保证测试覆盖到所有边界条件，尤其是压力测试那种，很多泄漏是跑很久才暴露的。另外，我发现让AI先写注释再写实现，比直接生成代码要稳得多，它一旦把逻辑用自然语言讲清楚，代码里的坑就少很多。不过说到底，工具越强，越考验人的判断力，现在组里那些敢直接merge的，我是真佩服他们的心大。

说实话我跟你差不多，小改动比如工具函数或者样板代码我基本扫一眼就过了，但涉及到并发、状态机这种核心逻辑，我肯定一行行看，而且会自己再补几个边界测试。WebSocket重连那个例子太典型了，AI写出来的东西表面很完整，但资源生命周期管理这种坑它很难替你想到。我的习惯是让它先给个初版，然后我会重点审查资源释放、竞态条件和异常恢复这几块，测试不是兜底，是最后一道防线，但review才是第一关。另外有个小技巧，你让它把关键逻辑用注释解释一遍，它解释得含糊的地方往往就是它自己都没想清楚的地方。