當 AI 宣稱修好 Bug 時，開發者該如何驗證？

開發者在 r/cursor 深入探討當 AI 宣稱修復 bug 後，真實的驗證工作流、踩坑經驗與花費在審查的時間成本，具極高實戰價值

• 在使用 Claude Code、Cursor 或 Codex 等 AI 程式碼助理時，驗證其修復成果成為一大挑戰。 • 作者深入探討開發者如何確認 AI 產出的程式碼 是否真正解決了問題。 • 許多開發者曾遇到 AI 宣稱修復但 Bug 依舊存在，或是修好一處卻意外破壞其他功能的狀況。 • 探討日常開發中測試與驗證 AI 修改的 實際工作流程。 • 關注開發者花費多少時間在 審查與測試 AI 生成的修復內容上。 • > 當 AI 告訴你「我修好這個 Bug 了」，你究竟是如何實際驗證這個修復真的生效？ • 本研究純粹探討開發者現今的應對方式，並未推銷任何產品。