AI编码提速，信任如何建立？

AI编码工具大幅提升了开发速度，但同时也带来信任问题：AI生成的答案虽然看起来自信、连贯，却可能包含未经验证的假设和风险，变成新的技术债务。

作者构建的 Undes 是一款本地优先的 AI 工程 CLI，不生成单纯的“模型答案”，而是生成附带验证的可审查制品：

- 提案明确：具体文件、函数、测试及变更边界
- 展示代码库中的证据，标注哪些是假设
- 列出被拒绝的假设和仍待关闭的检查项
- 提供信任状态：可作为补丁候选，还是仅限诊断

Undes 的工作流包括提案、批评、综合、证据检查、风险审查和最终制品，不替代 Cursor/Claude Code/Copilot 等生成工具，而是专注于验证层，让 AI 生成的工程答案可信任。

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