美团分布式存储系统中的 AI Coding 实践与边界
原标题：如何在“不能出错”的系统里使用 AI Coding？分布式存储实践与边界
AI 摘要
美团基础技术部技术团队分享了在分布式存储这类对正确性要求极高的系统中应用 AI Coding 的实践经验，涵盖 AI 代码评审、AI Debug 和受控自动化开发。文章指出 AI 能发现跨文件一致性、构造可执行证据、识别常见竞态，但也会因缺少运维流程、设计决策等代码外上下文而误判，且修复建议本身需复核。团队提出按静态推理、构建单测、集成测试、运行时日志四层证据分级输出结论，并强调 AI 应定位为假设生成器而非根因裁决者。
正文节选
如何在“不能出错”的系统里使用 AI Coding？分布式存储实践与边界 AI 能让代码写得更快，但在「不能出错」的分布式存储系统里，如何确保提效不变成风险？本文结合美团基础技术部在 AI 评审、问题排查和自动化开发中的真实实践，分享 AI 能帮上什么忙、容易在哪些地方犯错，以及哪些地方仍需要人来把关。比「多写代码」更重要的，是让代码和结论经得起验证。希望这些经验能为复杂系统中的 AI 应用提供参考，在享受效率提升的同时，守住质量与稳定性的底线。 今年年初以来，随着Agent的普及，AI Coding 在功能开发、测试生成、脚本编写和执行、问题排查这些场景里都已经用得上了：读代码更快，实现和测试可以先让它写一版，研发之外的一部分杂活也能交给它去跑。 效率上去了，质量上的账也要重新算。同样的人力，一个版本里能交付的功能更多，改动的代码也更多，就算 AI 写的代码千行缺陷率和人写的持平，一个版本累计引入的缺陷绝对数量照样会涨。所以 AI Coding 的目标不能只是更快地写代码，提速的同时，代码质量和验证充分性还得比常规研发要求得更高。 分布式存储把这个问题放大了。代码规模大，模块之间关系