2.1 在 AI 辅助编程时代，我们如何系统性地规避“Zune Bug”式的经典错误？

[GreyZeng]

《构建之法》第二章第 4 页，关于 YearConverter 函数的 bug 和 Zune 播放器在闰年会“变砖”的例子，有这个问题：既然像闰年、时区、浮点数精度这类问题是众所周知的编程“雷区”，在 AI 大模型辅助生成代码的今天，我们如何系统性地确保 AI 能够主动规避这些陷阱，而不是大规模地、更隐蔽地复制这些经典错误？

上下文和资料：
书中原文：书中详细分析了一个 numberToYear 函数的 bug，它在处理 days = 366 的闰年边界情况时会出错。作者通过增加一个专门的测试用例 EXPECT_EQ(converter.numberToYear(366), 1981); 发现了这个 bug，并提到了著名的 Zune 播放器在 2008 年 12 月 31 日因为类似闰年算法问题而集体“罢工”的事件。
我的思考：这些问题可能对于有经验的程序员来说是常识。但 AI 模型是通过学习海量代码来“思考”的，如果训练数据中充满了这类有缺陷的实现，AI 很可能会把错误当成“标准答案”来学习。仅仅依靠人类在事后进行 Code Review 来发现这些问题，效率低下且不可靠。
提问原因： 我对 AI 能够自然解决这类问题的假设持怀疑态度。书中强调通过增加测试用例来“事后”发现问题。但在 AI 时代，我们更应该关注“事前”预防。我的困惑是：除了依赖工程师在给出 Prompt 时主动提醒 AI “注意闰年问题”之外，是否存在更工程化的方法？例如，我们能否通过特定的数据集对通用大模型进行微调，使其对这些“经典难题”有更高的“警惕性”？或者开发专门用于“校验”AI 生成代码中特定领域（如日期处理）常见错误的静态分析工具？

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