cca测评：这些坑先避开
cca测评如果只看“它能写多少代码”，基本没啥参考价值。我更关心它在哪些地方容易坑用户：范围失控、过度自信、测试偷懒、误读业务。下面按真实搜索问题来拆，都是实际用AI编码助手时很常见的翻车点。
问题1：cca测评最该看什么？
别只看生成速度，也别只看演示视频里它十分钟做了个页面。真正该看四件事：是否理解现有项目结构，是否只改必要文件，是否能解释修改原因，是否能通过验证命令。
我见过最迷惑的测评，是拿空项目让它从零生成Demo，然后夸“效率爆炸”。这当然爽，但工作里更常见的是老项目、旧依赖、奇怪命名和历史包袱。能在这种环境里稳住，才算真本事。
问题2：最常见的坑是什么？
第一坑是范围膨胀。你让它修一个按钮，它顺手重构半个组件。第二坑是自信解释。它可能把项目里不存在的约定说得像真的一样。第三坑是忽略边界条件，比如空数组、权限不足、接口失败。
避坑办法很朴素：任务里写清“不要重构”“不要改公共接口”“只处理这个bug”。改完以后不要只看成功路径，要故意测失败场景。
问题3：它会不会编造代码逻辑？
会，尤其是在上下文不完整时。比如它看到一个useUser，就可能推测有usePermission；看到一个apiClient，就可能默认有统一错误处理。推测不是罪，但直接按推测改代码就危险了。
我的做法是要求它引用实际文件和函数名来说明判断依据。说不出来源，就当作猜测处理。这个习惯能过滤掉很多“听起来很专业”的假确定。
问题4：为什么测试通过也不能全信？
测试通过只说明覆盖到的部分没炸，不代表业务一定对。很多项目测试本来就薄，甚至只测渲染不测交互。cca可能刚好写出能过测试但不符合真实业务的代码。
所以验收要分三层：自动测试看基础质量，人工diff看改动范围，真实页面或接口走一遍关键路径。三层都过，才比较放心。
问题5：这份cca测评给谁看？
如果你是个人开发者，这份测评的结论是：可以用，但别懒到不看diff。如果你是团队负责人，重点不是买不买，而是要不要制定AI代码使用规范。
最实用的规范就三条：AI改动必须标明意图；核心模块必须人工复核；没有测试的改动不能直接合并。做到这三条，cca会从“潜在风险源”变成“靠谱提效工具”。
常见问题
cca测评可信吗？
要看测评场景。空项目演示参考价值有限，真实仓库、小需求、带测试的测评更接近日常使用。
cca最大的风险是什么？
最大的风险是看似合理但实际越界的改动，比如顺手重构、误读业务规则、漏掉失败路径。
怎么降低cca使用风险？
限制任务范围，要求先出计划，改完看diff并跑测试；核心业务必须人工复核后再合并。