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用 AI 编程爽了整整一周，今天我决定给自己的项目立下 16 条“死规矩”。

为什么？因为我亲眼看着一个才刚写了几天的 AI 项目，在 AI 的极度顺从下，迅速长成了一座谁也不敢碰的绝世屎山：

• 单文件突破 1500 行，路由、数据库、Prompt 和前端模板全炖在一锅；
• 满屏的 try...except Exception: pass 吞掉所有异常，改个标点前端直接白屏；
• 盲信 1M 超长窗口，文档一股脑全塞进 Prompt，不仅首字慢如蜗牛、Token 账单爆炸，大模型还因为“Lost in the Middle”直接把关键信息漏得干干净净；
• 以为模型真的会“严格返回 JSON”，结果模型偶尔多句客套话，下游解析直接 KeyError 瘫痪。

专著《AI Security Engineering》里有一句振聋发聩的警告：当前行业最大的反模式，就是把实验玩具代码直接推向生产！

AI 时代，写代码的门槛被彻底抹平了，但软件工程的门槛反而被拔高了十倍！

为了不让项目死在屎山里，我们梳理出了四大硬核工程铁律：
1. 物理复杂度门禁：函数绝不超过 40 行，文件绝不超过 300 行，给 AI 套上紧箍咒；
2. Token 预算工程：坚决拒斥长上下文万能论，5K~10K 精准切片检索才是工业级默认首选；
3. 受限解码与降级路由：Pydantic 强制校验模型输出，配合纠错重试与确定性原子降级，防雪崩；
4. Fail-Closed 显式门禁：知识库证据不足时强制标准化拒答，绝不让模型凭空脑补！

写出一个能跑通的 Demo 不算本事；用严谨的分层、契约与门禁把不可控的黑盒大模型驾驭在工业级轨道内，才是真正的核心壁垒。

打开你手头最近用 AI 辅助写的项目看一眼，敢保证里面没有这些隐患吗？

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