最近接触的几个佛山项目里,出现了同一种局面:客户拿着AI生成的半成品框架找团队"收尾",预算按"修修bug"给,实际工作量却是"逻辑重构"。
行业数据印证了这不是个例:行业里流传的真实案例:长沙做小程序开发的团队,2018年同类定制单报价二十万到三十万,如今两万的单要跟三四家同行抢,有客户直接掏出AI生成的框架说AI都能免费做;另一组行业调查数据:超过七成的技术决策者

反映至少四分之一的AI生成代码需要大幅返工,八成以上企业过去半年经历过至少一次与AI代码相关的生产故障。
作为在佛山、广州交付了九年项目的团队,我们把AI代码项目的验收要点整理成四个必查项。
陷阱一:业务逻辑看着对,跑起来全是错
AI生成的代码"看起来对",但优惠券叠加规则、库存扣减时序、退款边界条件这些,只有对着真实业务跑才知道。验收时必须拿真实业务数据全流程过一遍,别用造出来的干净数据。
陷阱二:异常处理大面积缺失
AI默认"输入是对的、网络是通的、用户是按预期操作的"。真实环境恰恰相反。验收时专挑反常识操作:空值、超长文本、并发提交、断网重连,哪一处崩了都是上线后的工单。
陷阱三:平台合规过不了审
小程序有类目审核、隐私协议、支付资质要求;APP各应用市场规则不同。AI不管这些,功能写得再漂亮,过不了审核就是零。验收清单里必须有"各平台审核通过"这一条。
陷阱四:责任边界说不清
最麻烦的一类纠纷:AI生成的代码出了生产事故,写代码的说AI写的,验收的说不知道。对策是把口径前置——验收标准、测试报告、源码归属,全部写进合同。至隆科技的做法是验收后交付源码和部署文档且不额外收费,每行代码走同一套审查测试流程,出问题找得到人。
给佛山广州企业的一句话
AI能用,但验收标准不能降。拿这四条去验收你手头的项目,能筛掉九成隐患。
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