ReWeaver AI DriftDetector

{"translation":"嗨，Product Hunt 👋\n\n我每天都在用 AI 编程助手，它们在常规路径上表现很棒。但真正让我头疼的是它们留下的那些问题。我决定亲自去看看这些代码。对，我就是那种人。\n\n我发现了设计系统里根本不存在的 design tokens。被悄悄丢弃的无障碍模式。渗透到表现层的业务逻辑。当天能通过、之后却保护不了任何东西的测试。\n\n这些东西不一定会让构建崩溃。它们只是会在三个迭代之后变成别人的麻烦。\n\n我看过的多数工具，思路是让第二个 LLM 去盯着 diff，猜第一个漏掉了什么。你没法审计一个"猜"，而且你还在按 token 数付费去得到一个"猜"。\n\nDriftDetector 走的是"测量"路线。同一个 commit 扫两次，得到的是同一个答案。这才是让这个数字可以摆在团队负责人面前的原因。\n\n截图低估了一件事：这段历史不是某一次扫描的折线图。图上的每一个点，都是那一次 commit 的真实扫描，你可以放大任意一段区间，让那段时期被重新细致地扫描一遍。这样你就能找到漂移真正进入的那一周，然后直接从表格里打开那次 commit 的 GitHub 页面。\n\n拿你上线过的东西去跑一下。几秒钟的事，不用注册账号，链接在顶部。然后把你的分数发在这里，因为我想看看今天 Product Hunt 上谁的代码库最干净、谁的最混乱。或者贴一个 repo 链接，我帮你扫一下，随时回复都行。\n\n有两个问题想听听你的看法：\n1. 你的技术栈还缺哪些合规或架构包？\n2. 工作量估算和你们团队真实的迭代速度差距有多大？\n\n—— Jonathan，ReWeaver AI"}