技术债务过去主要体现在人类工程师的工时成本上。
如今，它也体现为人工智能代理的运行成本。
当一个代码仓库存在权属不清、失败测试薄弱、边界纠缠、缺乏解释的生成代码、依赖漂移或大型高上下文模块等问题时，人工智能编码代理并不会神奇地变得更快。
它们会搜索更多的文件。
它们会消耗更多的上下文。
它们会更频繁地重试补丁。
它们需要更多的人类审查。
它们的运行成本更高。
令牌税
人工智能编码代理不仅对代码生成收费。
它们还对推理过程收费。
如果代码仓库无法清晰地回答基本问题，代理就必须重新构建答案：
- 哪里是单一事实来源？
- 哪个模块拥有此行为？
- 哪些测试能证明失败行为？
- 这种重复逻辑是有意为之吗？
- 修改这段生成代码安全吗？
- 允许哪些依赖边界？
- 删除哪些内容不会破坏生产环境？
每一个不清晰的答案都会转化为额外的上下文、搜索、重试和审查工作。
这就是人工智能令牌债务。
审计应展示的内容
一次有用的技术债务审计不应仅仅是扫描工具的转储结果。
它应展示：
- 确切的源代码证据
- 活跃债务与已接受风险的对比
- 误报及范围分类
- 人工智能令牌债务的驱动因素
- 最小的安全修复路径
- 责任人和优先级
- 清理后所需的证明
目标并非让代码库蒙羞。
目标是降低下一次变更的成本。
下一次变更可能由人类工程师完成。
也可能由人工智能编码代理完成。
无论哪种情况，代码仓库都必须更易于理解和推理。
实际请求
发送一个代码仓库。
识别那些导致人类和人工智能代理浪费不必要的时间、令牌和审查周期的文件、边界、测试、生成代码区域、依赖风险以及权属缺口。
然后减少债务并生成一份前后对比的证明报告。
这正是技术债务转变为运行成本讨论的地方。
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