LLM 代码生成与审查把补丁放回编译、测试和人工门禁模型能生成补丁也能生成看似合理的错误。接入研发流程时输出必须回到现有类型检查、测试、安全扫描和代码审阅。限制输入和修改范围任务说明包含目标文件、禁止改变的接口与验收命令。敏感代码先确认数据边界。模型先提交候选 diff不直接合并解析失败、上下文不足或测试失败时停止并把原因返回给审阅者。下面的 Tokio 重试器只覆盖单次调用的重试。代码生成平台还要处理仓库边界、补丁验证和人工批准并单独检查超时来源、幂等约束与错误分类use std::sync::Arc; use tokio::sync::Mutex; use std::time::Duration; pub struct ResilientEngine { max_retries: u32, timeout: Duration, } impl ResilientEngine { pub fn new(max_retries: u32) - Self { Self { max_retries, timeout: Duration::from_millis(500), } } pub async fn execute_task(self, payload: str) - ResultString, String { for attempt in 1..self.max_retries { if let Ok(res) tokio::time::timeout(self.timeout, self.inner_call(payload)).await { return res; } tokio::time::sleep(Duration::from_millis(50 * attempt as u64)).await; } Err(Degraded fallback triggered.to_string()) } async fn inner_call(self, payload: str) - ResultString, String { Ok(format!(Processed payload: {}, payload)) } }审查结果如何评估准备包含真实边界问题的脱敏变更集记录有效发现、误报和遗漏。候选模型与基线使用同一输入和工具版本延迟比较同时保存运行环境与统计口径。最终责任仍在合并者。LLM 可以缩短搜索路径但不能替代对公共 API、数据迁移和失败路径的判断。