待验证50% 置信观点精确时间
传统CI擅长捕捉编译错误和测试失败，但对代码意图、设计一致性等语义层面无能为力，而大模型能补上这一层。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/16
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相关事实
待验证CI通过不等于问题解决，因为基于mock数据的测试无法保证代码在真实第三方服务环境下的可靠性72% 相似待验证CI系统只会用PR的测试去跑PR的代码，不会用旧测试去跑新代码，这是一个结构性盲区70% 相似待验证大模型擅长把功能跑通，却不擅长判断代码是否安全，例如生成登录校验时可能优先保证流程顺畅，而忽略会话过期、Token 校验强度等细节。70% 相似待验证核心方法论是每次PR评审留言指出的问题都应视为代码坏味道，尽量转化为硬规则、lint规则或CI失败从根上消灭70% 相似待验证在CI/CD流水线中集成LLM代码生成时，非确定性输出让回归测试变得极其困难，因为无法判断测试失败是模型生成问题还是代码本身问题。69% 相似
引用此条事实
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