AI 代码库成熟度模型：从辅助编码到自我维持系统

针对团队在 AI 编码应用中停滞于“提示 - 审查”阶段的问题，本文提出 AI 代码库成熟度模型（ACMM）。该五层框架受 CMMI 启发，描述了代码库从基础辅助向自我维持系统演化的路径，强调反馈回路拓扑是层级跃迁的关键。通过在 KubeStellar Console 项目中的四个月实证，验证了围绕 AI 的基础设施（指令、测试、指标及反馈）而非模型本身决定了系统智能。研究表明，测试覆盖率与执行可靠性是推动系统进化的核心投资，且层级不可跨越。