最近把 AI 代码助手更深地接进日常开发后，我发现效率提升最明显的部分，不是期待它“一次写对”，而是更快形成一个可验证的小闭环。 
现在我通常会保留三个本地检查点： 

先把需求压成最小可执行路径。让第一版只穿过真实入口、核心逻辑和最终输出，避免一开始就堆很多抽象。
自动化检查覆盖行为边界。除了类型和构建，我会补上失败分支、权限校验以及外部接口返回异常时的测试。
把外部依赖和副作用显式隔离。网络请求、凭据、代理和发布动作都放在清楚的边界里，方便观察、替换和回滚。

这样做之后，AI 生成代码的速度依然能保留，但“能运行”和“可交付”之间多了一层确定性。尤其是涉及第三方服务时，本地验证链路越短，定位问题越容易。 
大家在使用 AI 辅助开发时，会固定保留哪些人工检查或自动化门禁？