AI写的代码全是坑?这家公司刚融了600万美金…

今天早上边喝咖啡边刷VentureBeat，看到这条新闻差点没呛着。不是因为它融了多少钱，而是它瞄准的这个痛点，简直戳到了每个用AI写代码的人的肺管子上。

简单来说，一家叫Theorem的初创公司，刚拿了600万美金种子轮。他们干的事就一件：在AI生成的代码被合并进主分支、甚至被部署上线之前，把它里面的bug给揪出来。 说白了，就是给AI程序员配个“代码审查员”，而且是个专门抓AI特有错误的审查员。

图片来源：VentureBeat

老实说，看到这个新闻我第一反应是：“终于有人正视这个问题了！” 我自己用GitHub Copilot、Cursor、还有各种大模型写代码也快两年了，效率提升是真明显，但埋下的坑也是真不少。

AI写的bug，和人类写的有什么不一样？

你可能觉得，bug就是bug，还分谁写的？还真分。我跟几个在FAANG做基础设施的朋友聊过，他们内部早就开始头疼了。AI生成的bug有几个很“阴险”的特点：

第一，“看起来特别对”。AI生成的代码，语法通常很规范，命名也漂亮，逻辑乍一看挺通顺。它不像新手程序员会犯一些低级语法错误。它的bug往往藏在业务逻辑的细微之处，或者是对某些边界条件的错误假设里。你review的时候一眼扫过去，很容易被它“专业”的外表骗过去。

第二，“有传染性”。比如你让AI写一个工具函数，它里面有个隐蔽的逻辑错误。之后你又让AI基于这个函数去写更上层的功能，它会理所当然地把这个错误的前提继承下去，导致错误被层层放大。最后出问题了，你往回追溯都费劲。

我一个在Meta做Code Review工具的朋友吐槽：“现在最怕看到那种特别工整、但逻辑又有点‘过于完美’的提交。十有八九是AI干的，而且里面很可能藏着一些基于过时文档或者错误示例的假设。审查这种代码，比审查人类写的累多了，因为你得去猜模型当时‘脑子’里在想什么。”

Theorem想怎么解决？

根据报道，Theorem的思路不是简单地运行静态分析或单元测试。他们训练了专门的模型，用来理解“代码的意图”和“实际实现”之间的差距。换句话说，他们试图让AI去检查另一个AI的“思考过程”有没有跑偏。

举个例子，你给AI的提示词是“写一个函数，安全地解析用户上传的JSON”。AI可能给你生成一个用了`json.loads`的代码，看起来没问题。但Theorem的工具可能会标记：“这里没有处理JSON解码异常，也没有对输入大小做限制，不符合‘安全’的完整意图。” 它是在检查代码是否真正满足了开发者（或者说提示词）的深层需求。

这让我想起之前自己踩的一个坑。我让AI帮我写一段连接数据库的代码，它生成得飞快，用了最新的异步驱动，连接池配置得头头是道。结果上线后，在某个特定并发下偶尔会报连接超时。后来才发现，AI参考的某个示例代码里，超时时间设得过于理想化了，没考虑我们生产环境的网络波动。这种bug，传统的lint工具根本抓不到。

为什么这事值得600万美金？

说白了，这钱不是投给Theorem这一家公司的，是投给“AI原生开发时代的基础设施”这个赛道的。现在所有公司都在拼命让工程师用AI提效，但随之而来的技术债和安全风险，正在以指数级速度累积。

大厂可以自己内部搞，但成千上万的中小公司和独立开发者怎么办？他们更需要一个开箱即用的“AI代码保险”。Theorem瞄准的就是这个市场缺口。这不仅仅是抓bug，更是建立一种对AI产出的信任机制。没有这个机制，谁敢把核心业务逻辑交给AI去写？

这件事对咱们普通开发者意味着什么？我觉得，以后“会写提示词”可能只是初级技能，“会审查和纠正AI生成的代码”会成为更核心的能力。 工具会越来越强，但最终的理解、判断和负责的人，还是我们自己。

说真的，我挺期待这类工具能早点成熟可用。至少下次AI再给我生成一段“完美”代码时，我能有个靠谱的帮手一起看看，它是不是又在哪个角落给我埋了雷。你们在用AI写代码时，碰到过最离谱的bug是什么？