AI 写代码越界了?物理隔离 + 需求管理,才是正解.

最近很多团队跟我吐槽一件事：👇

AI 写代码是快了，但系统反而更容易炸。

前端改了后端，

后端顺手改了数据库，

一个小需求，最后十几个地方一起出问题。

问题出在哪？

不是 AI 不行，是你没给它设边界。

一、真实痛点：AI 写得快，系统却越来越乱

现在很常见的一种情况是：

• AI 一天写完前端、后端、数据库

• 看起来进度飞快

• 但上线之后，问题不断

前端直接调用后端内部接口

后端跨业务操作数据库

数据库表之间强耦合，牵一发而动全身

结果就是：

一天写完，三天返工。😅

二、核心洞察：AI 根本不知道“边界”在哪

经历多了，你会发现一个本质问题：

AI 不理解系统边界。

你不限制它，它就会跨界；

一旦跨界，系统就变得不可维护。

所以问题不在 AI，

而在：你有没有在架构和需求层面，把边界说清楚。

三、真正可落地的解法：物理隔离 + 需求管理

我们现在的做法很简单，但非常有效：

技术上做物理隔离，管理上做需求约束。

第一步：需求阶段就定边界（最关键）

在需求阶段，我们会强制要求写清楚三件事：

• 前端改哪些文件

• 后端改哪些接口

• 数据库改哪些表

边界不清楚，需求不通过，

AI 不允许开始写代码。

这一步，我们是通过 联创 DelBug 来做需求管理的。

第二步：前端 / 后端物理隔离

代码层面直接隔离：

• 前端代码只在前端目录

• 后端代码只在后端目录

并明确告诉 AI：

👉 你只能改这个目录，不能跨文件夹操作。

让“不能越界”变成物理事实，而不是约定。

第三步：数据库按业务彻底隔离

数据库同样如此：

• 用户相关表统一 user_ 开头

• 订单相关表统一 order_ 开头

• 不同业务表之间禁止互相引用

并明确告诉 AI：

👉 你只能改这一组表，其他表不允许动。

第四步：所有变更必须留痕

AI 改了什么：

• 哪些文件

• 哪些接口

• 哪些表

全部记录在 联创 DelBug 中。

出了问题，

能快速定位，

也能快速回滚。

四、最后一句话（核心结论）

AI 时代：

• 物理隔离，是技术手段

• 需求管理，才是根本

技术能限制 AI 的手，

管理，才能限制 AI 的“脑”。