We charge $10k a week to delete AI-generated code

📌 週費一萬美金刪除 AI 程式碼？清理 Vibecoded 專案的現實策略

TL;DR：團隊針對 AI 生成的雜亂程式碼提供每週一萬美金的「重構服務」，透過手動建立功能清單與自動化防護機制，恢復專案可維護性。

隨著 Cursor、GitHub Copilot 成為開發者標配，一個關鍵問題浮現：當 AI 幫你寫完大部分程式碼，專案真的變乾淨了嗎？

🤔 Vibecoded 專案的規模詛咒

近期在 Hacker News 引發熱議的討論指出，許多由 AI 輔助生成的程式碼庫（被稱為 “vibecoded projects”）在初期運作正常，但一旦規模擴大，問題便接踵而來。

• 失去全域性觀：AI 代理（Agent）無法看見整個系統的輪廓，開始重複生成程式碼而非尋找既有邏輯。
• 維護成本飆升：新增一個功能可能需要幾天時間，並意外破壞其他兩個模組。
• 技術債爆發：專案從「能跑」變成「不敢動」的僵局。

🧩 一萬美金的週費服務：不只是修 Bug

開發者 zie1ony 分享了一種極端的解決方案：收取每週一萬美金，專門負責「刪除」AI 生成的程式碼。這不是簡單的 Refactoring，而是一套嚴謹的工程流程：

1. 免費初步評估：首先分析程式碼庫，若認為無法協助則直接告知，客戶無損失。
2. 建立安全網（Safety Net）：在動用任何程式碼前，團隊會與客戶共同列出應用程式的詳細功能清單，涵蓋每個螢幕畫面與 API 端點。這份清單是重構期間的唯一真理來源。
3. 大刀闊斧地砍掉重練：
   • 將十四個日期格式化函式統一為單一標準。
   • 將手動編寫的框架替換為成熟套件。
   • 壓縮重複的邏輯區塊。
   • 對於無法挽救的髒程式碼，提取其行為邏輯後，以乾淨的方式重寫。
4. 交付目標：例如將程式碼量從 100,000 行減少至 35,000 行，且保持相同功能。

🛡️ 防止復發的防護機制

重構並非終點，團隊同時交付一套「防護欄杆」，以防止專案再次墜入 AI 生成的泥沼：

• 自動化檢查：設定 CLAUDE.md、Lint 規則與 CI/CD 檢查。
• 降低噪音：這些機制旨在讓後續的 AI 生成行為變得謹慎，減緩「Slop」（低質雜訊）的產生速度。
• 兩週保固：若因重構導致原有功能失效，團隊負責免費修復。

💡 經驗值比工具更重要

值得注意的是，團隊也使用 Claude Code 等 AI 工具進行輔助。然而，關鍵差異在於「三十年合計的專業經驗」。他們知道哪些程式碼是必要的骨架，哪些是必須切除的贅肉。AI 提供了生產力，但人類工程師的判斷力確保了架構的可維護性。

🎯 實務啟示

對於正在使用 AI 輔助程式設計的工程師與團隊：

• 警惕規模效應：當專案變大時，人工審查（Code Review）的重心應從「語法正確」轉向「架構一致性」。
• 建立行為契約：在重構或大量修改前，務必擁有明確的功能測試清單或規格書，作為變更的安全網。
• 自動化守門員：儘早建立 Lint 規則與 CI 檢查，特別是針對 AI 生成程式碼常見的冗餘與不一致問題，設立自動化阻斷機制。

🔗 來源

• 標題：We charge $10k a week to delete AI-generated code
• 作者／機構：zie1ony
• 連結：https://odra.dev/slopfix/

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