用AI写了半年代码，说说真实感受和踩过的坑

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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。

寒山观星

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。

微光柚子

看得出来是真做过的人写的，不是那种拼资料的。

半盏笔记

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。

听风62

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。

清和

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。

慢半拍笔记

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。

北岛

感谢分享，正卡在这个问题上，你的经验省了我不少时间。

闲云

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。

山有木杂谈

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。