什麼時候該質疑 AI 的建議

在 GreenGrid 的程式碼審查中，你請 AI 檢視同事的 pull request。這個 PR 新增了一個函式，使用指數退避來重試失敗的感測器 API 呼叫。AI 提出以下改進：

「目前的重試邏輯用的是 for 迴圈加上 time.sleep()。建議改用 tenacity 函式庫，透過裝飾器提供具可設定退避策略的重試邏輯。這可以把函式從 15 行縮短到 3 行，且更容易維護。」

此建議在技術上沒有問題。然而，GreenGrid 的部署流程對相依套件有嚴格的核可政策，而 tenacity 並不在核可清單上。

在與 AI 的迭代式協作中，下一步最適合怎麼做？