這幾天有陸續研究自動排程。就腦洞大開的想，這不就是一個自動化寫程式的開始嘛!!!?

所以我就問了XD

Q:Celery、RabbitMQ、Celery Beat 排程到自動化，是不是也可以拿來變成讓AI自己寫code?
A:可以拿來「自動化 AI 產生與測試程式碼的流程」，但不是Celery/RabbitMQ/Celery Beat本身在寫程式；它們是排程與任務佇列，用來把「叫模型生程式碼→存檔→跑測試→開PR→通知人工審查」這整套流程自動化與穩定化。

怎麼組成一個「AI 自動寫 Code」管線

觸發器
手動：HTTP API、CLI。
定時：Celery Beat 例如每天 02:00 跑「重構一段程式」或「補測試」。
事件：Git push 後觸發（Webhook）。

任務佇列與執行
Celery + RabbitMQ：排隊「產生程式碼」「跑測試」「靜態分析」「開PR」等任務。
多個 Celery worker（Docker 容器）並行處理，避免卡住。

AI 產生程式碼
工作流程把需求（issue 描述、檔案片段、測試失敗訊息）餵給 Code LLM（如透過 API）。
生成 patch/檔案後寫入暫存分支。

驗證與守門
自動跑：單元測試、lint、型別檢查、SAST。
不通過就回饋錯誤訊息，再丟回「重新嘗試」任務（有上限，避免無限迴圈）。
通過後自動開 Pull Request，標記需要人工審查。

人機協作
Reviewer 決定是否合併；Celery 只協助把流程跑完。

必要的安全與實務重點
沙盒執行：生成或修改的程式碼跑測試時務必在 Docker/Firejail，限制檔案、網路、CPU、記憶體與執行時間。
憑證管理：切勿讓模型直接讀到私密金鑰；以最小權限的機器人帳號推分支/開PR。
回饋循環：把測試錯誤訊息（精簡後）回饋給模型，提升修復成功率。
重試與停止條件：設定重試上限、超時、熔斷策略，避免卡死。
審查關卡：自動化最多到「準備好 PR」；合併仍建議人工審核。
資料脫敏：上傳到外部模型前要脫敏或使用自家/私有化部署的模型。

可搭配的元件
版本庫：GitHub/GitLab API（建議搭配保護分支規則與必跑檢查）。
測試/CI：pytest、mypy、ruff/eslint、SAST；也可由 Celery 觸發 GitHub Actions 或 Jenkins。
代理框架（可選）：LangChain、AutoGen、OpenAI Assistants 等，用於多步驟規劃與工具使用。
任務觀測：Flower 或 Prometheus + Grafana 監控 Celery 佇列與失敗率。

結論
可以：Celery／RabbitMQ／Celery Beat 很適合把「AI 產生→驗證→提案」自動化並排程化。
但需要：外部的「會寫程式的模型」、完善的測試與安全機制、以及人工審查。
把它想成「生產線與交通管制」，AI 才是「寫程式的工人」，測試與審查是「品質控管」。

接下來就來試試看吧!!!!