掉坑警告!用 AI 连续写了 3 天代码,竟在一夜之间彻底蒸发?

掉坑警告!用 AI 连续写了 3 天代码,竟在一夜之间彻底蒸发?

文章集更新 · 2026-08-034 min read
大家好!我是瓜哥。前互联网技术副总裁,现在带队死磕 AI 编程。

报错的日期是 7 月 17 日,意味着 3 天的代码都没了。

What?

兄弟们,就说你慌不慌吧。

咋回事?是我正在本地开发的 「AI内容创作平台」 项目,采用 Codex 规划,Antigravity 负责代码输出,Antigravity 在执行完一个任务后给出了这样的提示。

项目已顺利完成了到72个独立任务的开发,我也保持着一个阶段一个 commit 的习惯,在 Harness Engineering 也做了约束,但还是出现了严重的错误。

我把这个情况发到社群群里,瞬间引来很多小伙伴的共鸣,看来都是受过伤的人啊。

到这,可以有个定性了。

这不是个偶发现象,而是 AI Coding 场景下极易碰上的高危问题,必须要想办法解决。

当然,解决方案也是现成的 — 引入 Git 管理。给你的代码加三把锁,上足保险。

动作作用场景
git commit本地保存已验收的版本每验收一个功能就拍一次快照
git push将代码推送到远端仓库云端二次备份,防本地灾难
git worktree拆分代码工作区,并行多个开发任务模块解耦,多任务独立开发互不影响

我们拆开来一个一个地聊。

01 | git commit 在 codex 里如何操作?

一句话解释: git commit 是什么?

就是给当前已暂存的代码变更,拍一张带有描述信息的“快照”,并将其永久保存到本地代码仓库中。

操作起来并不复杂,执行完下面这几步,代码就有了安全备份,接下来就可以放心继续迭代。

第 1 步,打开 Codex 的终端界面。

快捷键 Command + J,打开 Codex 终端窗口。

Codex命令行
Codex命令行

第 2 步,执行命令 git init .

把当前的项目目录初始化为一个 git 仓库。

第 3 步,执行命令 git add .

把相关的未提交的文件都添加到暂存区里面。

第 4 步,执行命令 git commit -m

git commit -m "输入备注信息"。在备注信息里填写方便你记忆和找回的信息,比如:这是第一次保存、7月23保存、前端UI定稿。

第 5 步,验证 git 提交是否成功

  1. 再次打开终端窗口,输入命令:git log
  1. 查询后,按 q 退出。

第 6 步,代码回滚

执行命令 git reset --hard “粘贴要回滚 commit 的哈希值”,即可还原。

*tips:哈希值是什么?就是第五步截图 commit 后面的这一串字符。*

02 | 如何推送代码到远程仓库?

一句话解释: git push 是什么?

就是将本地代码仓库保存的“代码快照”,上传并同步到远程服务器(如GitHub),实现代码的云端备份和团队共享。

第 1 步,注册并登录 github

注册过程比较简单,这里就不给大家截图了。如果因为网络问题不方便访问 github,可以切换成国内的 gitee(https://gitee.com/)。

下面的演示以 github 为例。

第 2 步,创建仓库

新建一个代码仓库,输入项目名称,选择项目类型,点击创建即可。

第 3 步,复制仓库地址

复制仓库地址,给到 Codex(或其他 Agent)。![](/uploads/images/2026/08/1725c2abc8e5d23c04b18e2f.jpg)

第 4 步,授权与推送

直接口喷指令,让 Codex 帮你把本地代码推送(push)至远程仓库。

期间如果触发 GitHub认证,通过后 Codex 会自动完成后续同步。

03 | 如何使用 worktree?

一句话解释: git worktree 是什么?

就是在同一个本地代码仓库上挂载多个独立的工作目录,让你无需反复切换分支或暂存代码,就能同时并行开发不同分支上的任务。

通过 worktree 创建多个工作树,不同的工作树相互独立,可并行运行,它们都指向同一个代码库。

在哪些场景下适合使用 worktree?

  1. 新功能独立开发:不干扰现有主线代码;
  1. A/B Test 方案探路:对比同一个功能的不同版本或两套 UI 实现;
  1. 紧急 Bug 修复:随时切出独立环境修复线上问题。

这比一开始就让所有东西都在当前目录里混着跑,要稳很多。

写在最后

虽然现在 Agent 和大模型的能力越来越强,我们可以一句话让 AI 设计出精美前端、做出炫酷3D 应用、甚至完成复杂推理任务,但持续提升自己对 AI 的掌控力依然至关重要。

工具与模型对所有人都是平等的,而对 AI 的驾驭能力,才是今天拉开人与人差距的地方。

最后,借用某大神的一句话收尾:

人越强,AI 才越强。

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