主要观点：像 GitHub Copilot 等 AI 编码助手能快速生成代码等，但存在幻觉问题，包括开发代码逻辑、测试代码逻辑、架构逻辑幻觉等方面，AI 虽提高开发效率但不能保证理解问题等，需警惕其带来的新失败类型，应将 AI 建议视为新实习生代码并采用二次审核规则，AI 不替代专业知识而是要求更高。
关键信息：

• AI 编码助手优势及问题：可快速生成代码等，但有幻觉问题，如开发代码中内部矛盾、循环冲突等，测试代码中断言错误、覆盖不全等，架构逻辑中违反架构规则等。
• 各逻辑幻觉的具体表现及示例：如开发代码中不可能条件、冲突循环等，测试代码中断言与设置不符、覆盖缺口等，架构逻辑中架构矛盾、上下文窗口限制等。
• 应对措施：采用二次审核规则，如询问代码的线程安全性等，建立人类引导的质量保证免疫系统，以应对 AI 带来的挑战。
  重要细节：
• 开发代码逻辑方面：列举多种逻辑错误情况及示例，如布尔表达式错误、循环冲突、状态变化矛盾、返回/测试合同不匹配等，并指出需关注的要点。
• 测试代码逻辑方面：阐述测试代码中幻觉的危险，如断言忽略设置、覆盖缺口、模拟不兼容、上下文一致性失败等，以及对应的注意点。
• 架构逻辑方面：说明架构幻觉的高层面问题，如违反架构规则、上下文窗口限制、元逻辑不一致等及表现形式。