企业 AI 系统选型：代码变便宜后工程判断更稀缺

企业 AI 系统选开源还是自研的讨论中，Hacker News 刊文指出，代码助手让 PR 数量和改动量激增，但速度指标已不能反映交付质量，真正的瓶颈转向集成、信任边界、重试与可观测性。 文章称，AI 会把代码库中已废弃的代码路径和未使用的数据表一并当作有效内容使用，因此团队应先审查设计边界与失败处理，再审查 diff。以 FastMCP 为例，快速搭起服务后，上游 API 的认证细节、分页边界、超时与限流处理才是生产环境的主要工作量。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。