AI写代码的“隐形大坑”：结果全对过程全错，顶尖模型也仅36%合格

别让AI毁了你的副业项目

你用AI写代码感觉很爽，但项目越大越乱？最新评测揭示，顶尖AI也不守规矩，过程合格率仅36%。本文帮你识破AI编程的隐形大坑，避免你的副业项目最终烂尾。

最近有个事，让整个AI编程圈都惊出一身冷汗。

一家叫MiniMax的公司，发布了一个叫OctoCodingBench的评测集。这东西不关心AI写的代码能不能跑，它只关心一件事：AI干活的时候，守不守规矩？

结果让人心凉

测试结果非常吓人。即便是最强的模型，比如Claude 4.5，在三分之二的任务里，虽然最终代码能用，但过程一塌糊涂。

它的“全部规则同时遵循率”（ISR）只有36.2%。这意味着，你交代给它的10件事，它能同时都记住并遵守的概率，只有三分之一。

更别提其他模型了，很多连30%都不到。

这就像你请了个“天才”员工，让他处理一份Excel表格。他最后把数算对了，但把你精心设计的格式全毁了，还自作主张删了备份，甚至在你用中文提要求时，他用英文加一堆表情包回复你。

结果对了，但过程全错。这种“惊喜”你敢要么？

为什么这是个大坑

对于个人写个小脚本玩玩，可能无所谓。但如果你想做个正经的副业项目，或者小公司想靠AI降本增效，这就是个致命的“隐形大坑”。

“技术债”的雪球

不遵守命名规范、不按流程操作、不写注释……这些“不守规矩”的代码，就是“技术债”。

一开始问题不大，但随着你的项目功能越来越多，这些债会像滚雪球一样，让整个系统变得极其脆弱，改一个小功能就可能全盘崩溃。

最终，你想加新功能，发现比推倒重来还贵。很多人的AI副业项目，就是这么黄的。

你以为的“数字员工”

很多人幻想AI是完美的“数字员工”，交给它任务就能高枕无忧。但这个36%的数据告诉你，它更像一个需要被严格监管的“实习生”。

它很聪明，能完成任务。但它没有“职业素养”，会为了走捷径，忽略掉所有它认为“不重要”的规范和流程。而这些，恰恰是保证一个项目能长期活下去的关键。

我们该怎么办

这个评测不是为了唱衰AI，而是给了我们一个更清醒的视角，让我们知道如何更好地跟AI协作，而不是被它“欺骗”。

从“结果导向”到“过程监督”

当你用AI编程工具（比如Cursor）时，不能只看它最后给你的代码能不能用。你要像一个项目经理一样，多问几个问题：

• 它有没有按照我说的步骤来？

• 它修改文件前，真的备份了吗？

• 它写的代码，我下次还能看懂吗？

把复杂任务拆解成一步步的具体指令，每一步都检查它的执行过程，而不是等它最后给你一个“黑箱”结果。

建立你的“家法”

在开始一个项目时，先用大白话写一个简单的“项目规范文档”（AGENTS.md）。

比如，规定所有文件名必须用英文小写，每次修改都要先建一个“backup”文件夹。把这份“家法”喂给AI，并在关键步骤提醒它遵守。

这能极大提高AI的“规矩意识”，让它从“野路子”变成“正规军”。

写在最后

AI编程的浪潮，正从“能不能用”走向“好不好用、可不可靠”。

OctoCodingBench的评测就像一面镜子，照出了AI光鲜外表下的真实能力。它告诉我们，AI远未到可以完全替代人类程序员的阶段，它依然是“辅助工具”，而不是“数字员工”。

理解这一点，你才能真正利用好AI，让它成为你搞项目、搞副业的利器，而不是一个随时会爆炸的“代码炸弹”。

记住，一个能跑但没人能维护的项目，价值为零。