AI 正在加速进入软件开发的每一个环节。从代码补全、函数生成到重构与测试，开发团队可以用更快的速度将想法变成可运行的代码。但交付速度的提升，并不意味着代码质量风险会自动消失。
AI 生成的代码可能看起来合理，也能顺利通过编译，但仍可能包含难以在短时间内察觉的缺陷、安全问题、重复逻辑或可维护性隐患。当 AI 辅助代码持续进入开发流水线，团队需要的不只是“更多检查”，而是一套可重复、可验证、能够规模化运行的代码质量保障方式。
8 月 5 日晚上 8 点，JetBrains 产品专家 Kai Schmithusen 将在 Qodana 技术直播中，解析 AI 驱动的软件开发流程中可能出现…
