隨着生成式 AI 在軟件開發中的深入應用，一篇最新技術文章《AI Is Forcing Us To Write Good Code》指出，AI 不再只是代碼生成的輔助者，它正在迫使開發團隊提高代碼質量與工程紀律。

文章提出了一個反直覺的觀點：與其説 AI 會導致代碼質量下降（充滿垃圾代碼），不如説為了有效利用 AI，開發者必須被迫採用更好的軟件工程實踐。 作者認為，如果你的代碼庫混亂、耦合度高、缺乏文檔，AI 輔助工具（如 Cursor, Copilot 等）的效果就會大打折扣。反之，為了讓 AI 發揮最大效用，你需要編寫模塊化、清晰且易於理解的代碼。這種需求實際上倒逼開發者去遵循經典的“優質代碼”標準。

🔹 AI 需要“好代碼”才能發揮最大價值
傳統上，單元測試、文檔、清晰模塊劃分等最佳實踐在很多團隊只是“建議項”。但當 AI 參與代碼編寫時，這些變成了 必備條件，因為缺乏這些基礎會導致 AI 生成的代碼混亂難以維護。

🔹 100% 單元測試覆蓋率成為新標準
文章提到，一些團隊開始要求所有代碼都必須有完整測試覆蓋率。這樣不僅能確保每一行代碼都有可執行檢查，也讓 AI 在寫、改代碼時能自動驗證行為，避免“黑盒式”錯誤。

🔹 代碼結構需細緻、易於理解
AI 對文件名、文件組織結構非常敏感。明確且合理劃分的命名空間、短小精悍的文件可以讓大模型更好地理解上下文，從而減少生成錯誤的概率。

🔹 快速、臨時、併發開發環境是生產力保障
為了讓 AI 開發流程高效，團隊建設了幾乎瞬時啓動的開發環境，並支持多個環境同時運行，避免因衝突阻塞開發進度。

🔹 類型系統和工具鏈成為重要護欄
文中強調強類型語言（例如 TypeScript）和自動化工具（如格式化器、靜態檢查器、OpenAPI 生成器等）能縮小模型的決策空間，提高 AI 輸出的準確性。