MSR 2026 AI 代码复杂度实证研究
2026 年发表在 MSR（矿业软件库实证研究）会议上的顶级论文，提供了关于 AI 生成代码复杂度的量化证据。
核心发现
- AI 生成的代码在控制了项目规模后，其内在复杂度依然高出 9%
- 代码复杂度的翻倍会导致下个月的代码新增速度下降 64.5%
意义
该研究为批判 [[vibe-coding]] 范式提供了实证基础，证明了 AI 生成代码的质量问题并非主观感受，而是可量化的工程事实。它也是 [[harness-engineering]] 必要性的重要论据。