AI代写八成代码后，为何你感到更孤单？

首篇报道：上千款中国版Codex混战——AI编程助手在国内市场迅猛扩张。

续篇：Claude完成八成代码后，开发者却愈发寂寞——"我沦为了代码审核员。"

这两则消息并置，恰好揭示了一个事实：

AI生成代码的门槛已降至极低，但运用的精准度差异，远大于操作技能的高低之分。

我近半年都在试用AI编程工具——从Cursor到Claude，再到Trae和OpenClaw里的coding agent。遭遇的挫折比成功的代码多得多。

今天想把这段日子的心得与各位交流。

首先澄清一个误解。不少人认为AI智能体编程就是"你提需求，AI产代码，你拷贝粘贴"。这好比用微波炉加热速食——便捷，但热出的成品总不尽如人意。

真正的AI智能体编程是交互式的：

你陈述需求AI出初稿你审阅、你指瑕疵AI修正你再审你再挑循环直至满意。

若你执意让AI直接产出，再逐步修改，便会察觉token消耗飞快。因此务必先与AI智能体充分讨论，敲定诸多细节后，才正式开工。

首个陷阱：把架构设计也委派给AI

AI能编写函数、能构建模块、甚至能生成完整文件。

但它构思不出优秀架构。架构需领悟业务脉络、预见未来演进、做出权衡——这些AI目前尚无法胜任。

我遭遇的挫折：

让AI从零搭建一个客户管理系统，它提供了5个模块、看似完备的架构。上线后才发现数据模型难以支撑实际业务——因为AI不清楚我的数据构造和访问模式。

正确方法：

你规划架构，AI落实细节。

架构决策必须在自身脑海厘清，AI仅负责将你脑中已成型的内容，转化为代码形式。

第二个陷阱：一次让AI编写过多

AI生成代码有个特征——篇幅越长，谬误越多，且错误会隐匿愈深。你粗略浏览觉得都对，实则内含3个逻辑漏洞、2个边界条件未顾及。

我当前的策略：

每次仅让AI写一个函数，写完即刻测试。

函数调通后再续写下一个。虽稍显迟缓，但可避免"忙碌一整天发觉全白费"的悲剧——此情形我已历经整整三次。

分享最实用的判断准则：

应交由AI编写的：

重复性代码、模板代码、标准实现（如CRUD）、你写过百遍不愿再碰的、语法精准要求高但逻辑浅显的。

应亲自撰写的：

核心业务逻辑、架构层代码、涉及安全性的、关乎性能调优的、你自己都讲不清需求内容的。

还有一个验证标准——若你让AI写了一段代码，你通读一遍能全然领会其运作，便保留。

若你细读两遍仍感困惑，删掉重做。

你无法理解的AI代码，迟早会出乱子。

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强哥（耿强）

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