周三下午。bug café。

老周看了一眼吧檯后面的钟。“一点你就来了，今天不加班？”

“自由职业没有加班。”韩路一端著美式坐到角落的老位置。“只有隨时在班。”

老周哼了一声。“我当程式设计师的时候可不这么自我感动。”

韩路一打开电脑。

codesafe的官网还停在上次的標籤页。註册数涨到了三千八。好评测评从三篇变成了七篇。

每篇测评他都看了。

他喝了一口咖啡。下载了codesafe的公测版，本地装好，打开。

上次只扫了一眼轮廓。这次要看仔细的。

开视界。

灰色代码流从屏幕底部浮上来，像透视图一样在眼前铺开，前端框架、后端微服务、数据管道、模型推理层，codesafe的整个技术栈一览无余。

先说好话。

前端react加typescript，组件拆分规范，交互动效流畅。ui比bugkiller好看三个档次，他们有专门的前端团队，这不是一个人能追的差距。后端go写的网关，python跑推理，中间kafka做消息队列。教科书一样的技术选型。支持三种语言，检测速度不慢。企业集成的文档写得比很多大厂都好。

视界在整体代码质量旁边浮出一个评级標籤：

【代码质量评级：b+】

不差。斯坦福cs博士加谷歌的经歷不是白混的，这套系统的工程化水准放在创业公司里算顶尖。赵文渊有两把刷子。

韩路一继续往下看。

视界深入核心检测引擎。代码流变密，信息量陡增。他集中注意力，精力值开始加速消耗。

然后他看到，核心引擎上方，一行黄色warning缓缓浮现：

【架构风险：检测引擎採用全量遍歷+大模型推理路线｜当前性能：代码库＜5万行时表现优秀｜warning：代码库规模超过20万行后，误报率將非线形上升（预估：5万行误报率3%→20万行误报率17%→50万行误报率41%）｜根因：特徵提取未做分层剪枝，大规模代码库的上下文窗口溢出导致模型幻觉】

5万行，3%。

20万行，17%。

50万行，41%。

三个数字，非线形上升。

现在codesafe的用户全是个人开发者和小团队，代码库普遍在5万行以下。体验好，好评是真的。赵文渊不是在作假。他的產品在当前用户规模下確实能打。

但企业客户的代码库动輒几十万行。

这不是bug。bug可以修。这是架构选型的根本性问题，特徵提取没做分层剪枝，核心引擎直接用大模型全量推理。5万行以下没问题，上下文窗口装得下。超过20万行，窗口溢出，模型开始產生幻觉。检测结果从“准確”变成“瞎猜”。

要修？重写核心引擎。

至少三个月。

赵文渊大概率还不知道。公测期用户全是小项目，数据漂亮得很，他肯定觉得自己牛逼坏了。

等真接了企业单，才会发现这事有多棘手。

韩路一关掉视界。精力掉了六十多点。

他靠在椅背上，看著codesafe首页那行“最完整的ai代码审查方案”。

苏念念推门进来带了一股外面的风。围巾还没摘，径直走到韩路一对面坐下，掏出电脑。两人约好了在bug café碰面。

“我註册了codesafe。”

“嗯。”

“搞个对比测试？”她打开一个github仓库。“这个开源项目，python后端服务，大概八万行。各跑一遍。”

两台电脑同时开始跑。

bugkiller的进度条先到底。codesafe慢了快一分钟。

结果出来了。苏念念把两个窗口並排放在一起。

bugkiller报了50个。codesafe报了36个。

韩路一又开视界扫了一遍，51个bug。

他拿视界的结果当答案，逐条比对。bugkiller：50个里48个是真的，2个误报，漏了3个。codesafe：36个里32个是真的，4个误报，漏了19个。

看了二十分钟源码確认之后，他把误报数据告诉苏念念。

苏念念在本子上算。“误报率，我们百分之四，他们百分之十一。”

漏报率他没提，总不能跟苏念念解释自己为什么知道真实答案是51个。心里默算了一下，百分之六比百分之三十七。

八万行代码库上，codesafe的误报率明显上升了。

但数量还不是关键。

苏念念点开bugkiller第一条检测结果。bug描述下面掛著一段影响评估：“上线后影响预测：高並发场景下触发概率约12%，预估月均影响用户1.2万，修復优先级：p0。”后面还有三行修復路径。

她点开codesafe的同一条。

“发现潜在空指针异常。建议检查。”

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