AI 编码工具的三个悖论
- AI 代替编写代码，但代码审查的负担仍然落在开发者身上
- 验证在没有上下文的情况下生成的代码比直接编写更困难
- AI 的生产力永久性地提高了管理层的期望
代码编写原本是容易的部分
开发者 Matthew Hansen 提出了一个有趣的观点。[BlunderGoat] 代码输入是容易的部分。真正困难的是调查、理解上下文和验证假设。
如果 AI 代替生成代码，剩下的就只有困难的部分。而且，直接编写代码时获得的上下文理解也会消失。
“感觉流”式编码的陷阱
有一个案例是，AI 代理在添加测试时删除了 400 行代码。[BlunderGoat] 这在原型设计中可能没问题，但在生产环境中很危险。
Hansen 将 AI 描述为“拥有高级技术能力，但信任度较低”。它能很好地编写代码，但不知道组织上下文。
生产力错觉造成的恶性循环
如果使用 AI 展示了高生产力，管理层就会以此为基准。[BlunderGoat] 这会造成疲惫的工程师跳过测试的恶性循环。
也有有效的例子。在错误调查中使用 AI，但由人来提供上下文和验证。分析由 AI 完成，判断由人来完成。
常见问题 (FAQ)
Q: AI 编码工具会取代开发者吗？
A: 目前来看很难。AI 擅长生成代码，但需求分析和架构决策是人类的领域。验证 AI 代码并承担责任也是开发者的职责。
Q: 什么是“感觉流”式编码？
A: 这是一种随意的编码方式，只给 AI 一个大致的指示，然后让它生成代码。在原型设计中很有用，但在生产环境中存在无法预测的更改风险。
Q: 如何有效地使用 AI 编码工具？
A: 关键在于利用 AI 进行调查和分析，同时提供上下文并验证结果。不要完全依赖 AI 生成，而要保持判断能力。
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参考资料
- AI Makes the Easy Part Easier and the Hard Part Harder – BlunderGoat (2026-01-31)
- The Changing Role of Developers in the AI Era – Stack Overflow Blog (2023-12-04)
- Coding Assistants and the Future of Software Development – O’Reilly (2024-06-15)