隨著AI程式碼生成工具普及，企業面臨「程式碼洪流」困境，因AI產碼速度遠超審查能力，引發資安、品質與維護挑戰，導致資深應用程式安全工程師需求激增，同時AI工具供應商也加緊開發輔助審查的技術。
隨著人工智慧（AI）程式碼生成工具如 Cursor 和 Claude Code 的廣泛應用，軟體開發產業正面臨一項新挑戰：「程式碼洪流」（deluge of code）。這股由AI工具快速產出的大量程式碼，其生成速度已遠超人工審查能力，引發了程式碼品質、安全性及維護上的困境。
矽谷創投 Costanoa Ventures 的顧問 Joe Sullivan 指出，由於AI程式碼生成工具在個人電腦（筆記型電腦）上的運作效率優於企業安全伺服器上的網頁環境，導致更多工程師傾向將公司完整的程式碼下載至筆記型電腦。這種作業模式潛藏著資安風險，一旦筆記型電腦遺失，可能造成嚴重的資料外洩，這是連六個月前都未曾預料到的「危險情況」。
開源專案也深受其擾。數位白板新創 Tldraw 創辦人 Steve Ruiz 於去年秋季發現，貢獻其程式碼基礎的外部開發者行為異常，包括在最後階段中途退出，或無視指示、發布類似垃圾訊息的更新。Ruiz 研判這些異常行為很可能來自 AI 機器人，並於今年一月停止了 Tldraw 的外部存取權限。他表示，若 AI 機器人大量湧入，將危及團隊、社群及專案的聲譽。
為應對此一挑戰，開源專案平台如 GitHub 正在積極尋求解決方案。企業方面，則增加招募資深應用程式安全工程師，以管理 AI 生成程式碼的龐大數量，並找出其中的錯誤與風險。然而，全球資深應用程式安全工程師短缺，即使是美國企業也難以滿足需求。
AI 工具供應商也正加速開發輔助審查的技術。例如，Anthropic 和 OpenAI 已推出基於 AI 的軟體審查代理人。AI 程式碼工具新創 Cursor 更收購了開發程式碼審查機器人的 Graphite 公司，並透過其 Bugbot 提供 AI 程式碼審查服務。Cursor 也整合了 Graphite 的堆疊拉取請求功能（stacked pull request），協助開發者同時處理多項變更，無需等待程式碼審查批准，以提升開發效率。