六个月前，Omri Keret的创业公司milo还在被代码拖垮。这个Solana上的AI交易代理产品，功能需求堆成山，开发速度永远追不上 backlog 的增长。然后AI编程工具成熟了，"一周的代码一天就能写完"，Keret回忆那两个月的感觉，"像开了作弊码"。

两个月后，新瓶颈出现了——部署管道开始崩溃。

代码产出速度翻了10倍，但测试、审查、合并、上线的流程还是老样子。Pull request 像洪水一样涌来，工程师们发现自己不是在写代码，而是在排队等流水线。Keret把这叫作"瓶颈转移"：AI解决了生产端的问题，却暴露了交付端的脆弱。

他的团队花了三周重构CI/CD，把自动化测试覆盖率从40%提到85%，才勉强跟上节奏。"我们以为AI会取代工程师，结果它先逼我们重做基础设施"，Keret写道。现在milo的部署频率从每周两次变成每天十次，但工程师们反而更忙了——只不过忙的不是写代码，是拆更小的需求、写更细的测试。

一个有趣的细节：Keret发现AI生成的代码更容易通过审查，因为风格统一、注释完整。但这也意味着，人类工程师的"代码指纹"正在消失，审查时越来越难判断哪段逻辑需要格外盯着。