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当 Airbnb 需要将 3,500 个 React 测试文件从 Enzyme 迁移到 React Testing Library 时，他们估计该项目需要 1.5 年的人力。通过使用 LLM 驱动的流水线，他们仅用 6 周就完成了交付。当 Google 研究了一个由 3 名开发人员在 12 个月内执行的 39 次不同代码迁移（595 次代码更改，93,574 次编辑）时，他们发现 74% 的编辑是由 AI 生成的，其中 87% 的编辑在没有人工修改的情况下就被提交了，整体迁移时间缩短了 50%。

这些数字是真实的。但这也是事实：在这些迁移过程中，工程师花费了大约 50% 的时间来验证 AI 的输出——修复上下文窗口故障、清理幻觉生成的导入，以及理顺测试未能捕捉到的业务逻辑错误。效率的提升是真实的，痛点也是真实的。问题不在于 AI 是否属于代码迁移；而在于准确了解它在何处提供帮助，以及在何处创造的清理工作超过了它所节省的时间。