用AI写了半年代码，说说真实感受和踩过的坑
用 AI 写代码写了半年了，说点实际感受，不是吹也不是黑。刚开始用 GitHub Copilot 的时候，觉得魔法一样。打几个字它就帮你补全一整段，Tab 键按得飞起。但用了一个月发现问题：它补全的代码有时候看着对，实际上逻辑有坑。比如处理空值的方式不对，或者用了过时的 API。你不仔细看就直接 Tab，后面 debug 半天。
后来摸索出几条经验：
第一，AI 最擅长的是模板代码。CRUD、表单验证、数据转换这些重复性高的代码，让它补全效率提升最大。复杂业务逻辑还是自己写，AI 写的分支处理经常漏边界条件。
第二，用对话模式比自动补全靠谱。VS Code 里装 Copilot Chat 或者用 Cursor，直接问"这个函数怎么写"，它给你一段完整代码，你审一遍再粘进去。比自动补全的可控性强。
第三，调试是 AI 最被低估的能力。把报错信息直接扔给 AI 问"这个错怎么回事"，它通常能指出问题在哪。特别是处理依赖冲突、环境配置这类问题，AI 比搜索引擎好使。
第四，写测试可以让 AI 代劳。你给它一个函数，让它生成单元测试，覆盖各种边界条件。它生成的测试用例经常能暴露你自己没想到的 bug。
但也有个风险：用多了 AI 之后，手写代码的能力会退化。特别是新手，如果一开始就依赖 AI，基础功不扎实，到了 AI 搞不定的复杂场景就抓瞎了。
总结就是：AI 编程助手是好工具，但你是驾驶员不是乘客。代码出了问题，负责的是你不是 AI。
https://www.metk.cn/img/posts/ai_copilot.jpg 这篇看完最大的收获是那句"先算清楚自己的量"，很多人上来就冲设备，最后闲置。 看得出来是真做过的人写的，不是那种拼资料的。 有个疑问，你说的这个方案在并发高的时候会不会有明显衰减？我这边测试过不太稳。 说实话这个投入产出比确实得看行业，我们做传统制造的，算下来还不如人工。 楼主有没有做过横向对比？想看看别的方案在同样场景下的表现。 看完想补充一点：数据合规这块千万别忽略，我们就是因为这个卡了很久。 感谢分享，正卡在这个问题上，你的经验省了我不少时间。 楼主写得很克制了，实际落地的坑还要多。我们部门试点三个月，最后砍掉了一半场景。 有个坑提醒一下，接口一变整套流程都得跟着改，最好提前做抽象层。