我把 AI 最容易改坏真实 App 的地方,整理成了 skills
1. 引言AI 代码助手如 Claude Code、Cursor、Copilot正在改变我们的开发方式。但在真实项目中AI 生成的代码往往会在一些「看起来没问题」的地方埋下隐患。本文把我踩过的坑和团队总结的经验整理成一套可复用的 skills帮助你在使用 AI 辅助开发时少走弯路。2. 核心原则AI 擅长局部不擅长全局AI 模型在理解局部上下文时表现优秀但在跨文件、跨模块的全局一致性上容易出错。以下原则贯穿所有 skills明确边界给 AI 的任务范围越小结果越可靠。验证假设AI 可能「编造」不存在的 API 或配置。渐进式修改一次只改一个模块改完立即验证。3. Skill 1数据库迁移与 Schema 变更AI 最容易改坏的地方之一就是数据库迁移文件。常见问题包括生成重复的迁移文件导致版本冲突。忘记处理已有数据的默认值或回填逻辑。修改已有迁移文件而不是新建破坏历史记录。应对策略明确告诉 AI「只新建迁移文件不修改已有文件」。要求 AI 在生成迁移前先读取当前数据库 Schema。对涉及数据迁移的操作要求 AI 先生成回填脚本再生成表结构变更。4. Skill 2API 接口契约与参数校验AI 在修改 API 接口时经常出现以下问题新增参数后忘记更新接口文档或类型定义。修改返回值结构但调用方未同步更新。忽略参数校验逻辑导致非法输入穿透到业务层。应对策略要求 AI 在修改接口时「同时更新对应的类型定义和文档」。使用 OpenAPI/Swagger 规范让 AI 基于规范文件生成代码。在 prompt 中明确「所有对外接口必须包含参数校验」。5. Skill 3状态管理与副作用前端状态管理是 AI 容易「翻车」的重灾区直接修改 Redux/Zustand store 中的状态而不是通过 action/reducer。忘记清理 useEffect 中的订阅或定时器。在渲染函数中执行副作用操作如 API 调用。应对策略给 AI 提供当前状态管理的架构说明如「使用 Redux Toolkit所有状态变更必须通过 createSlice 定义的 reducer」。要求 AI 在生成 useEffect 时「必须返回清理函数」。对复杂的状态变更要求 AI 先生成 action 定义再生成调用代码。6. Skill 4配置文件与环境变量AI 经常在配置文件中引入不存在的环境变量或者把敏感信息硬编码到代码中生成process.env.XXX但未在.env.example中声明。把数据库密码、API Key 直接写在代码里。修改配置文件格式如 YAML 缩进错误导致应用启动失败。应对策略要求 AI 在引用环境变量时「同时更新.env.example文件」。明确禁止 AI 在代码中写入敏感信息使用占位符代替。对 YAML/JSON 配置文件要求 AI 输出前先验证格式。7. Skill 5异步操作与错误处理AI 生成的异步代码经常缺少完善的错误处理Promise 链中缺少.catch()或try/catch。并发请求未做限流或取消处理。回调地狱或过度嵌套的 async/await。应对策略在 prompt 中明确「所有异步操作必须包含错误处理」。要求 AI 使用Promise.allSettled替代Promise.all处理并发请求。对长耗时操作要求 AI 加入超时机制和取消信号。8. Skill 6测试代码的陷阱AI 生成的测试代码看似覆盖全面但经常存在以下问题测试用例之间共享可变状态导致测试顺序依赖。Mock 的返回值与真实 API 不一致。测试只覆盖「快乐路径」缺少异常场景。应对策略要求 AI 在每个测试用例中使用beforeEach重置状态。提供真实 API 的响应示例让 AI 基于真实数据生成 Mock。明确要求「每个测试文件至少包含一个异常场景测试」。9. 总结AI 代码助手是强大的生产力工具但需要开发者建立一套「护栏」来避免它改坏真实应用。核心思路是明确边界、渐进修改、持续验证。把上述 skills 融入你的日常开发流程AI 将成为可靠的队友而不是隐患的来源。如果你在实践中发现了其他容易改坏的地方欢迎在评论区补充我会持续更新这份 skills 清单。

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