深夜十点，你盯着本地仓库里刚写完的后端接口代码，组里没人能抽 15 分钟做代码复查——你改了三次，还是怕漏了边界条件、空指针或性能隐患，翻三遍 Git 提交也没找到疏漏点，连自己都不知道哪里没注意到
深夜十点，你盯着本地仓库里刚写完的后端接口代码，组里没人能抽 15 分钟做代码复查——你改了三次，还是怕漏了边界条件、空指针或性能隐患，翻三遍 Git 提交也没找到疏漏点，连自己都不知道哪里没注意到
你对自己写的代码有认知盲区——写时默认某参数一定非空，复查时自动过滤掉没考虑的异常分支；而 AI 给出的建议常是看似专业但脱离项目特定约束的通用方案，比如没注意到项目禁用的第三方库，忽略代码隐性依赖，你花时间改后反而引入新问题，还要额外验证建议的适配性，比找搭档复查更费时间
不要让 AI 一次性复查整个模块，而是把代码拆成单个函数、分支逻辑、异常处理三个最小单元，每次只提交一个单元的代码给 AI。因为 AI 对大段代码的上下文记忆混乱，容易混淆不同模块的约束，而最小单元的代码边界清晰，你能更精准地指出“这个函数只处理用户 ID 为正整数的情况”，避免 AI 给出超出范围的建议。每次复查后，你要标记哪些建议符合项目规范，哪些需要调整，为后续验证留好依据
你要先把项目里的代码规范、禁用规则、历史遗留约束整理成一段明确的文字，放在每次提交的代码前面。比如“本项目禁止使用 Java8 以下的 Stream API，异常处理必须包含日志记录”，这样 AI 给出的建议就不会触碰项目红线。你不需要写复杂规则，只要把自己复查时会注意的点用直白的话列出来就行，因为 AI 需要明确的边界才能给出适配你项目的建议，而非通用的“最佳实践”
不要直接采纳 AI 的建议，而是把 AI 的建议和你自己的复查清单做交叉对比。比如 AI 建议你添加空指针判断，你要去看自己的代码里是否已有对应的注释或隐含判断逻辑，如果没有，再验证这个判断会不会影响现有功能。同时，你要把 AI 的建议和项目其他模块做关联，避免只改当前单元却引入连锁问题
连续使用一段时间后，可记录每次复查耗时、被真实测试证实的问题和误报，再与原来的做法比较。能否节省时间取决于项目、输入质量和核验成本；没有对照数据时，不承诺固定比例的提效。
OneOneTalk 的 Talk 与 Code 共用工作上下文，可围绕提供的代码、差异和检查结果继续讨论。代码建议要由真实编译、测试和审查验证；一个任务执行回执不证明代码正确。读取本地工程、改文件、提交或发布分别按当前端的工具能力和授权执行。