化：從玩具到工具，開(kāi)發(fā)者如何駕馭？)
1. 三年前那個(gè)“玩具”到底能干什么2023年前后我第一次認(rèn)真把AI編程工具拉進(jìn)日常工作流。當(dāng)時(shí)的心態(tài)很樸素讓它幫我補(bǔ)全幾行樣板代碼省得我翻文檔。那個(gè)階段的工具本質(zhì)上是一個(gè)“高級(jí)自動(dòng)補(bǔ)全器”——你寫(xiě)個(gè)函數(shù)名它猜你想干什么然后吐出一段看起來(lái)像那么回事的代碼。你稍微較真一點(diǎn)它就開(kāi)始胡編不存在的庫(kù)、拼錯(cuò)的API、邏輯上自相矛盾的邊界條件全都能給你整出來(lái)。我印象特別深的一次是讓它寫(xiě)一個(gè)讀取本地CSV并做簡(jiǎn)單聚合的腳本。它給出的代碼里pandas的read_csv參數(shù)寫(xiě)錯(cuò)了groupby后面跟的聚合函數(shù)名也不對(duì)。我花了二十分鐘改它的“作品”最后發(fā)現(xiàn)還不如自己從頭寫(xiě)快。那時(shí)候圈子里有個(gè)共識(shí)AI編程就是個(gè)玩具能幫你寫(xiě)寫(xiě)正則、生成點(diǎn)測(cè)試數(shù)據(jù)真到生產(chǎn)環(huán)境你還得自己兜底。但到了2026年情況完全變了?，F(xiàn)在我用AI編程工具處理一個(gè)中等復(fù)雜度的后端模塊從接口設(shè)計(jì)到數(shù)據(jù)庫(kù)查詢?cè)俚疆惓Ｌ幚硭芤淮涡越o出接近可用的代碼我只需要做代碼審查和少量調(diào)整。這個(gè)變化不是線性的中間有幾個(gè)明顯的拐點(diǎn)。這篇文章我想把這三年我親身經(jīng)歷的進(jìn)化路徑拆開(kāi)講清楚它到底從“玩具”變成了什么哪些能力是真正質(zhì)變的哪些坑到現(xiàn)在還沒(méi)填上以及作為一個(gè)普通開(kāi)發(fā)者你現(xiàn)在應(yīng)該怎么用它才不會(huì)被它帶偏。如果你是從python安裝教程、requests爬蟲(chóng)這類(lèi)關(guān)鍵詞搜進(jìn)來(lái)的新手也別急著劃走。我會(huì)用大量Python場(chǎng)景做例子因?yàn)镻ython生態(tài)是這波AI編程進(jìn)化里受益最明顯的領(lǐng)域之一。你不需要有很深的編程基礎(chǔ)我會(huì)把每個(gè)階段的能力邊界和實(shí)操方法都講透。2. 第一階段的真實(shí)能力邊界為什么它連requests都寫(xiě)不利索2.1 那個(gè)階段AI對(duì)“庫(kù)”的理解是碎片化的2023年的AI編程工具對(duì)第三方庫(kù)的掌握方式是“見(jiàn)過(guò)很多代碼片段但沒(méi)真正理解庫(kù)的設(shè)計(jì)邏輯”。這導(dǎo)致一個(gè)典型問(wèn)題它能把requests的常見(jiàn)用法拼出來(lái)但一旦涉及稍微冷門(mén)的參數(shù)組合就開(kāi)始露餡。比如你讓它寫(xiě)一個(gè)帶重試機(jī)制的HTTP請(qǐng)求它大概率會(huì)給你這樣的代碼import requests response requests.get(url, retry3)requests根本沒(méi)有retry這個(gè)參數(shù)。正確的做法是用urllib3的Retry配合HTTPAdapter或者用tenacity這類(lèi)重試庫(kù)。但那個(gè)階段的AI不知道這些它只是從訓(xùn)練數(shù)據(jù)里“感覺(jué)”重試應(yīng)該有個(gè)retry參數(shù)。更麻煩的是錯(cuò)誤處理。你讓它寫(xiě)一個(gè)爬蟲(chóng)它給出的代碼往往沒(méi)有try-except或者except后面直接pass。你問(wèn)它為什么它會(huì)說(shuō)“這樣代碼更簡(jiǎn)潔”。這不是簡(jiǎn)潔這是不負(fù)責(zé)任。生產(chǎn)環(huán)境的爬蟲(chóng)網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)、目標(biāo)站點(diǎn)限流、DNS解析失敗全是家常便飯。沒(méi)有健壯的錯(cuò)誤處理腳本跑十分鐘就崩。2.2 “exceeded retry limit, last status: 429”這類(lèi)報(bào)錯(cuò)它當(dāng)時(shí)根本看不懂熱詞里有個(gè)exceeded retry limit, last status: 429 too many requests這是爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)者最常遇到的報(bào)錯(cuò)之一。429是HTTP狀態(tài)碼意思是請(qǐng)求太頻繁被限流了。2023年的AI工具看到這個(gè)報(bào)錯(cuò)給出的建議往往是“增加重試次數(shù)”或者“加個(gè)sleep”。但真正的問(wèn)題在于你沒(méi)有遵守目標(biāo)站點(diǎn)的Retry-After響應(yīng)頭也沒(méi)有做請(qǐng)求頻率控制。我當(dāng)時(shí)的做法是手動(dòng)寫(xiě)一個(gè)令牌桶限流器配合指數(shù)退避重試。AI能幫我寫(xiě)令牌桶的骨架但退避策略和Retry-After的解析它總是漏掉。你得自己補(bǔ)。那個(gè)階段AI是一個(gè)“能幫你寫(xiě)30%代碼但剩下70%你得自己來(lái)”的工具。它省的是打字時(shí)間不是思考時(shí)間。2.3 新手最容易在這個(gè)階段被帶偏我見(jiàn)過(guò)不少剛學(xué)Python的人用AI生成一段爬蟲(chóng)代碼跑通了就以為自己會(huì)了。結(jié)果目標(biāo)站點(diǎn)一改結(jié)構(gòu)或者一限流整個(gè)人就懵了。因?yàn)樗麄儧](méi)有理解requests的會(huì)話機(jī)制、沒(méi)有理解HTTP協(xié)議的狀態(tài)碼含義、沒(méi)有理解為什么需要設(shè)置User-Agent和Referer。AI在那個(gè)階段最大的危害是讓新手跳過(guò)了“理解問(wèn)題”這一步直接拿到一個(gè)能跑的代碼。但這個(gè)代碼是脆弱的換個(gè)場(chǎng)景就廢。所以我一直建議用AI寫(xiě)代碼可以但每一行你都要能解釋它為什么這么寫(xiě)。解釋不了就去查文檔。查文檔的過(guò)程才是你真正學(xué)會(huì)的過(guò)程。3. 拐點(diǎn)出現(xiàn)在哪里從“補(bǔ)全”到“能讀懂整個(gè)項(xiàng)目”3.1 上下文窗口的擴(kuò)大改變了游戲規(guī)則2024年到2025年AI編程工具最實(shí)質(zhì)的進(jìn)步不是模型變聰明了而是它能“看到”的東西變多了。早期工具只能看你當(dāng)前打開(kāi)的文件或者你手動(dòng)粘貼進(jìn)去的幾百行代碼。后來(lái)上下文窗口擴(kuò)展到能吞下整個(gè)中小型項(xiàng)目情況就完全不同了。這意味著什么意味著AI可以理解你的項(xiàng)目結(jié)構(gòu)、你的命名習(xí)慣、你用的框架版本、你已有的工具函數(shù)。它給出的代碼不再是“通用模板”而是“符合你這個(gè)項(xiàng)目風(fēng)格的代碼”。這個(gè)變化聽(tīng)起來(lái)不大但實(shí)際體驗(yàn)是質(zhì)的飛躍。舉個(gè)例子。我有個(gè)項(xiàng)目里封裝了一個(gè)http_client.py里面定義了帶重試和日志的get和post方法。早期AI會(huì)忽略這個(gè)文件直接給我寫(xiě)裸的requests.get。后來(lái)它能讀到這個(gè)文件就會(huì)主動(dòng)調(diào)用我封裝好的方法甚至提醒我“你這里可以用項(xiàng)目里的http_client.get它已經(jīng)處理了重試”。這種“懂項(xiàng)目”的能力是它從玩具變成工具的關(guān)鍵一步。3.2 從“寫(xiě)函數(shù)”到“改架構(gòu)”的能力躍遷另一個(gè)拐點(diǎn)是AI開(kāi)始能處理跨文件的修改。你告訴它“我要給所有API接口加上統(tǒng)一的鑒權(quán)頭”它能找到所有相關(guān)的路由文件逐個(gè)修改并且保持風(fēng)格一致。這在早期是不可想象的——早期你讓它改三個(gè)文件它改完第一個(gè)就忘了第二個(gè)的上下文。我實(shí)測(cè)過(guò)一個(gè)場(chǎng)景一個(gè)Flask項(xiàng)目有十幾個(gè)藍(lán)圖每個(gè)藍(lán)圖里都有若干接口。我要求給所有接口加上一個(gè)裝飾器來(lái)做權(quán)限校驗(yàn)。AI不僅找到了所有需要修改的地方還注意到有兩個(gè)接口是公開(kāi)的主動(dòng)問(wèn)我“這兩個(gè)是否需要排除”。這種主動(dòng)性和全局觀是2025年之后才穩(wěn)定出現(xiàn)的。但這里有個(gè)前提你的項(xiàng)目結(jié)構(gòu)得清晰。如果你的代碼全堆在一個(gè)文件里或者命名亂七八糟AI也會(huì)跟著亂。所以我現(xiàn)在越來(lái)越覺(jué)得AI編程工具其實(shí)在倒逼開(kāi)發(fā)者寫(xiě)好代碼——結(jié)構(gòu)清晰、命名規(guī)范、職責(zé)單一的項(xiàng)目AI的表現(xiàn)會(huì)好很多。3.3 調(diào)試能力從“猜”變成了“推理”早期AI幫你調(diào)試基本靠猜。你把報(bào)錯(cuò)貼給它它給你幾個(gè)可能的原因讓你逐個(gè)試?，F(xiàn)在它會(huì)真的去讀你的代碼追蹤變量在調(diào)用鏈里的變化然后指出“你這個(gè)變量在第37行被重新賦值了導(dǎo)致第52行拿到的是空值”。我遇到過(guò)一個(gè)典型的KeyErrorAI讀完相關(guān)代碼后告訴我字典在某個(gè)分支里沒(méi)有插入那個(gè)鍵因?yàn)槟莻€(gè)分支的條件判斷寫(xiě)反了。它甚至給出了修復(fù)后的條件表達(dá)式。這種推理能力已經(jīng)接近一個(gè)初級(jí)程序員在code review時(shí)的水平了。不過(guò)要注意它的推理仍然可能出錯(cuò)。尤其是涉及并發(fā)、異步、或者復(fù)雜狀態(tài)機(jī)的場(chǎng)景它偶爾會(huì)給出看似合理但實(shí)際有問(wèn)題的分析。所以我的習(xí)慣是AI給的調(diào)試建議我會(huì)當(dāng)作“假設(shè)”來(lái)驗(yàn)證而不是“結(jié)論”來(lái)執(zhí)行。4. 現(xiàn)在的AI編程到底強(qiáng)在哪幾個(gè)我反復(fù)驗(yàn)證過(guò)的場(chǎng)景4.1 數(shù)據(jù)處理管道從CSV到結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的全流程這是我用得最多的場(chǎng)景。一個(gè)典型的任務(wù)讀取一個(gè)雜亂的CSV做清洗、類(lèi)型轉(zhuǎn)換、聚合最后輸出結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。早期AI寫(xiě)的代碼類(lèi)型轉(zhuǎn)換經(jīng)常漏掉異常處理遇到臟數(shù)據(jù)就崩?，F(xiàn)在它會(huì)主動(dòng)加try-except會(huì)處理NaN會(huì)提醒你“這一列有混合類(lèi)型建議先統(tǒng)一”。我最近做的一個(gè)項(xiàng)目需要從多個(gè)來(lái)源拉數(shù)據(jù)合并后做去重和優(yōu)先級(jí)排序。AI給出的方案用了pandas的merge配合drop_duplicates還建議我用category類(lèi)型來(lái)節(jié)省內(nèi)存。這些細(xì)節(jié)說(shuō)明它不只是“會(huì)寫(xiě)代碼”而是“懂?dāng)?shù)據(jù)處理”。但有個(gè)坑它有時(shí)候會(huì)過(guò)度使用pandas。對(duì)于小數(shù)據(jù)量用原生Python的字典和列表可能更快更簡(jiǎn)單。AI傾向于用“標(biāo)準(zhǔn)答案”但標(biāo)準(zhǔn)答案不一定是最優(yōu)解。你得根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)量來(lái)判斷。4.2 爬蟲(chóng)與反爬對(duì)抗它現(xiàn)在能理解“策略”了熱詞里有大量requests爬蟲(chóng)、python爬蟲(chóng)相關(guān)的內(nèi)容。我實(shí)測(cè)下來(lái)現(xiàn)在的AI在爬蟲(chóng)場(chǎng)景下的進(jìn)步非常明顯。它不再只是給你一個(gè)requests.get而是會(huì)考慮請(qǐng)求頭偽裝User-Agent、Referer、Accept-Language請(qǐng)求頻率控制配合time.sleep或令牌桶會(huì)話保持requests.Session重試策略指數(shù)退避、Retry-After解析代理池的接入方式雖然我不建議新手一上來(lái)就搞代理池我讓它寫(xiě)一個(gè)帶限流和重試的爬蟲(chóng)框架它給出的代碼結(jié)構(gòu)清晰甚至把限流器抽象成了一個(gè)獨(dú)立的類(lèi)。這在兩年前是不可想象的。但反爬對(duì)抗的“灰色地帶”它仍然處理不好。比如目標(biāo)站點(diǎn)用了JavaScript渲染AI會(huì)建議你用Selenium或Playwright但不會(huì)提醒你這些工具的資源消耗和穩(wěn)定性問(wèn)題。熱詞里有個(gè)python上利用rapidocr太吃CPU這其實(shí)反映了同一個(gè)問(wèn)題AI能給你方案但方案的性能代價(jià)它往往輕描淡寫(xiě)。4.3 代碼重構(gòu)它敢動(dòng)你的老代碼了重構(gòu)是AI編程里風(fēng)險(xiǎn)最高的操作之一。早期AI重構(gòu)基本等于“重寫(xiě)”它會(huì)把你原來(lái)的邏輯改得面目全非?，F(xiàn)在它會(huì)保守很多保留你的函數(shù)簽名、保留你的錯(cuò)誤處理邏輯、只改它確定可以優(yōu)化的部分。我有個(gè)跑了三年的老腳本里面有很多歷史遺留的if-else嵌套。我讓AI幫我重構(gòu)它沒(méi)有直接重寫(xiě)而是先給我列了一個(gè)“重構(gòu)計(jì)劃”哪些分支可以合并、哪些條件可以提前返回、哪些變量可以提取。我確認(rèn)后它才動(dòng)手。重構(gòu)完的代碼邏輯等價(jià)但可讀性好了很多。這個(gè)“先計(jì)劃后執(zhí)行”的模式是我現(xiàn)在用AI編程的標(biāo)準(zhǔn)流程。尤其是涉及生產(chǎn)代碼的修改我一定會(huì)讓它先輸出方案我審核后再讓它改。直接讓它改風(fēng)險(xiǎn)太大。5. 那些到現(xiàn)在還沒(méi)填上的坑5.1 它仍然會(huì)“自信地胡說(shuō)八道”這個(gè)問(wèn)題從第一天到現(xiàn)在本質(zhì)上沒(méi)有完全解決。AI仍然會(huì)編造不存在的庫(kù)、不存在的參數(shù)、不存在的API。而且它編造的時(shí)候語(yǔ)氣非常自信新手很容易被騙。我最近遇到的一次它建議我用一個(gè)叫fastcache的庫(kù)來(lái)做緩存說(shuō)“這是Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)的一部分”。實(shí)際上Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)里有functools.lru_cache但沒(méi)有fastcache。fastcache是一個(gè)第三方庫(kù)而且已經(jīng)很久沒(méi)維護(hù)了。所以我的鐵律是AI提到的任何庫(kù)、任何API我都要去官方文檔確認(rèn)一遍。這個(gè)習(xí)慣救了我很多次。5.2 性能優(yōu)化它給不出“實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)”AI能告訴你“用生成器比用列表更省內(nèi)存”但它給不出具體的數(shù)據(jù)。它不知道你的數(shù)據(jù)量有多大、你的內(nèi)存限制是多少、你的CPU是什么型號(hào)。所以它的性能建議永遠(yuǎn)是“理論上更好”而不是“實(shí)測(cè)下來(lái)快了多少”。我現(xiàn)在的做法是AI給優(yōu)化建議我自己寫(xiě)benchmark跑一遍。有時(shí)候它建議的優(yōu)化在我的場(chǎng)景下反而更慢。比如它建議用numpy向量化替代循環(huán)但如果數(shù)據(jù)量很小numpy的初始化開(kāi)銷(xiāo)反而讓整體更慢。5.3 涉及公司內(nèi)部系統(tǒng)時(shí)它基本幫不上忙熱詞里有個(gè)python如何連接公司系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)拉表這其實(shí)是個(gè)很典型的痛點(diǎn)。公司內(nèi)部系統(tǒng)往往有私有的SDK、私有的認(rèn)證方式、私有的數(shù)據(jù)格式。AI沒(méi)見(jiàn)過(guò)這些東西它只能給你一個(gè)“通用模板”然后你自己去填。我處理這類(lèi)任務(wù)時(shí)會(huì)把內(nèi)部系統(tǒng)的接口文檔脫敏后喂給AI讓它基于文檔寫(xiě)代碼。這樣它的準(zhǔn)確率會(huì)高很多。但即便如此涉及認(rèn)證和權(quán)限的部分還是得我自己來(lái)。6. 我現(xiàn)在怎么用AI編程一套可復(fù)現(xiàn)的工作流6.1 先讓它“讀”再讓它“寫(xiě)”這是我最重要的習(xí)慣。在讓AI寫(xiě)任何代碼之前我會(huì)先讓它讀相關(guān)文件然后讓它用自己的話總結(jié)“這個(gè)模塊是干什么的、有哪些關(guān)鍵函數(shù)、數(shù)據(jù)怎么流動(dòng)”。如果它的總結(jié)有偏差說(shuō)明它沒(méi)理解對(duì)這時(shí)候讓它寫(xiě)代碼肯定出問(wèn)題。這個(gè)“讀-總結(jié)-確認(rèn)”的流程花不了幾分鐘但能避免大量返工。尤其是接手老項(xiàng)目或者復(fù)雜模塊時(shí)這一步幾乎是必須的。6.2 小步提交每步驗(yàn)證我不會(huì)讓AI一次性寫(xiě)幾百行代碼。我會(huì)把任務(wù)拆成小步驟先寫(xiě)數(shù)據(jù)讀取跑通再寫(xiě)清洗邏輯跑通再寫(xiě)輸出跑通。每一步都驗(yàn)證確保前面的基礎(chǔ)是穩(wěn)的。這樣做的好處是出問(wèn)題時(shí)容易定位。如果AI一次性寫(xiě)了一大坨跑不通你根本不知道是哪里的問(wèn)題。小步提交配合版本控制出問(wèn)題直接回滾成本很低。6.3 讓它寫(xiě)測(cè)試但不信它的測(cè)試AI寫(xiě)測(cè)試用例的能力很強(qiáng)它能覆蓋很多邊界條件。但它的測(cè)試有一個(gè)致命問(wèn)題它傾向于測(cè)試“自己寫(xiě)的代碼”而不是“應(yīng)該實(shí)現(xiàn)的功能”。也就是說(shuō)如果它的代碼有bug它的測(cè)試可能剛好繞過(guò)那個(gè)bug。所以我的做法是讓AI寫(xiě)測(cè)試但我自己會(huì)補(bǔ)充幾個(gè)“刁鉆”的用例。尤其是涉及邊界值、空輸入、異常輸入的場(chǎng)景我會(huì)手動(dòng)加測(cè)試。AI的測(cè)試作為基礎(chǔ)覆蓋我的測(cè)試作為補(bǔ)充驗(yàn)證。6.4 提示詞的關(guān)鍵給約束不給自由熱詞里有ai編程提示詞我在這方面踩過(guò)很多坑。早期我喜歡說(shuō)“幫我寫(xiě)一個(gè)爬蟲(chóng)”結(jié)果它給我的代碼風(fēng)格、用的庫(kù)、錯(cuò)誤處理方式全看它心情。后來(lái)我學(xué)會(huì)了給約束指定Python版本比如python 3.8指定庫(kù)比如“用requests和beautifulsoup4不要用selenium”指定風(fēng)格比如“函數(shù)要有類(lèi)型注解錯(cuò)誤處理用try-except日志用logging模塊”指定邊界比如“只處理前100條數(shù)據(jù)不要分頁(yè)”約束越具體它給的代碼越可用。這其實(shí)和帶新人的邏輯一樣你給的要求越模糊他越容易跑偏。7. 給不同階段開(kāi)發(fā)者的實(shí)操建議7.1 如果你剛學(xué)Python別讓AI替你思考python安裝教程、python入門(mén)、python怎么安裝這些是熱詞里出現(xiàn)頻率最高的。我理解新手想快速跑通代碼的心情。但我的建議是安裝、環(huán)境配置、基礎(chǔ)語(yǔ)法這些一定要自己動(dòng)手。AI可以幫你解釋報(bào)錯(cuò)可以幫你寫(xiě)示例代碼但不要讓它替你完成“理解”這一步。你至少要知道python環(huán)境變量配置是干什么的、vscode python環(huán)境配置里每個(gè)選項(xiàng)的含義。這些基礎(chǔ)打牢了后面用AI才有效率。我見(jiàn)過(guò)太多新手環(huán)境是AI配的代碼是AI寫(xiě)的報(bào)錯(cuò)是AI修的。結(jié)果換臺(tái)電腦連Python都裝不上。這不是在用AI這是被AI綁架。7.2 如果你有一兩年經(jīng)驗(yàn)把AI當(dāng)“高級(jí)結(jié)對(duì)伙伴”這個(gè)階段的人最容易從AI編程里獲益。你已經(jīng)有了基礎(chǔ)能判斷AI給的代碼靠不靠譜。你可以讓AI幫你處理那些“你會(huì)寫(xiě)但不想寫(xiě)”的代碼樣板代碼、測(cè)試用例、文檔字符串、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換腳本。我的建議是把AI當(dāng)成一個(gè)隨時(shí)在線的結(jié)對(duì)伙伴。你負(fù)責(zé)架構(gòu)和關(guān)鍵邏輯它負(fù)責(zé)填充細(xì)節(jié)。你負(fù)責(zé)判斷對(duì)錯(cuò)它負(fù)責(zé)提供選項(xiàng)。這種協(xié)作模式效率提升最明顯。7.3 如果你是資深開(kāi)發(fā)者用AI來(lái)“對(duì)抗遺忘”資深開(kāi)發(fā)者的問(wèn)題不是不會(huì)寫(xiě)而是“記不住那么多細(xì)節(jié)”。比如你很久沒(méi)寫(xiě)pandas了突然要做一個(gè)數(shù)據(jù)聚合你可能記得大概思路但具體的API參數(shù)記不清了。這時(shí)候AI就是你的“外部記憶”。我現(xiàn)在的用法是讓AI給我一個(gè)“起點(diǎn)代碼”然后我基于自己的經(jīng)驗(yàn)去改。它給的可能不是最優(yōu)解但能幫我快速回憶起這個(gè)領(lǐng)域的常見(jiàn)做法。然后我用我的經(jīng)驗(yàn)去優(yōu)化它。這種“AI出草稿我來(lái)精修”的模式對(duì)資深開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)效率很高。8. 關(guān)于“超越中高級(jí)程序員”這個(gè)說(shuō)法的冷靜判斷標(biāo)題里說(shuō)“超越中高級(jí)程序員”這個(gè)說(shuō)法我持保留態(tài)度。AI在某些維度上確實(shí)超過(guò)了中高級(jí)程序員比如它知道的語(yǔ)言和庫(kù)比我多、它寫(xiě)樣板代碼比我快、它不會(huì)因?yàn)榧影喽傅图?jí)錯(cuò)誤。但在另一些維度上它差得還很遠(yuǎn)。它沒(méi)有“品味”。它不知道什么樣的代碼是“優(yōu)雅”的它只知道什么樣的代碼是“常見(jiàn)”的。它沒(méi)有“責(zé)任感”。它不會(huì)因?yàn)榫€上事故而失眠它只會(huì)給你下一個(gè)“可能可行”的方案。它沒(méi)有“領(lǐng)域知識(shí)”。它不懂你的業(yè)務(wù)、你的用戶、你的歷史包袱。所以我的判斷是AI編程工具現(xiàn)在是一個(gè)“能力很強(qiáng)的初級(jí)程序員”加上“知識(shí)面很廣的技術(shù)顧問(wèn)”的結(jié)合體。它能大幅提升你的效率但它不能替代你的判斷。你仍然需要知道“什么是對(duì)的”才能用好它。這三年AI編程從玩具變成了工具從“幫你打字”變成了“幫你思考”。但最終做決定的還是你。工具越強(qiáng)使用工具的人的判斷力就越重要。這是我用了三年AI編程之后最深的體會(huì)。 AI編程三年進(jìn)化：從玩具到工具，開(kāi)發(fā)者如何駕馭？
1. 三年前那個(gè)“玩具”到底能干什么2023年前后我第一次認(rèn)真把AI編程工具拉進(jìn)日常工作流。當(dāng)時(shí)的心態(tài)很樸素讓它幫我補(bǔ)全幾行樣板代碼省得我翻文檔。那個(gè)階段的工具本質(zhì)上是一個(gè)“高級(jí)自動(dòng)補(bǔ)全器”——你寫(xiě)個(gè)函數(shù)名它猜你想干什么然后吐出一段看起來(lái)像那么回事的代碼。你稍微較真一點(diǎn)它就開(kāi)始胡編不存在的庫(kù)、拼錯(cuò)的API、邏輯上自相矛盾的邊界條件全都能給你整出來(lái)。我印象特別深的一次是讓它寫(xiě)一個(gè)讀取本地CSV并做簡(jiǎn)單聚合的腳本。它給出的代碼里pandas的read_csv參數(shù)寫(xiě)錯(cuò)了groupby后面跟的聚合函數(shù)名也不對(duì)。我花了二十分鐘改它的“作品”最后發(fā)現(xiàn)還不如自己從頭寫(xiě)快。那時(shí)候圈子里有個(gè)共識(shí)AI編程就是個(gè)玩具能幫你寫(xiě)寫(xiě)正則、生成點(diǎn)測(cè)試數(shù)據(jù)真到生產(chǎn)環(huán)境你還得自己兜底。但到了2026年情況完全變了?，F(xiàn)在我用AI編程工具處理一個(gè)中等復(fù)雜度的后端模塊從接口設(shè)計(jì)到數(shù)據(jù)庫(kù)查詢?cè)俚疆惓Ｌ幚硭芤淮涡越o出接近可用的代碼我只需要做代碼審查和少量調(diào)整。這個(gè)變化不是線性的中間有幾個(gè)明顯的拐點(diǎn)。這篇文章我想把這三年我親身經(jīng)歷的進(jìn)化路徑拆開(kāi)講清楚它到底從“玩具”變成了什么哪些能力是真正質(zhì)變的哪些坑到現(xiàn)在還沒(méi)填上以及作為一個(gè)普通開(kāi)發(fā)者你現(xiàn)在應(yīng)該怎么用它才不會(huì)被它帶偏。如果你是從python安裝教程、requests爬蟲(chóng)這類(lèi)關(guān)鍵詞搜進(jìn)來(lái)的新手也別急著劃走。我會(huì)用大量Python場(chǎng)景做例子因?yàn)镻ython生態(tài)是這波AI編程進(jìn)化里受益最明顯的領(lǐng)域之一。你不需要有很深的編程基礎(chǔ)我會(huì)把每個(gè)階段的能力邊界和實(shí)操方法都講透。2. 第一階段的真實(shí)能力邊界為什么它連requests都寫(xiě)不利索2.1 那個(gè)階段AI對(duì)“庫(kù)”的理解是碎片化的2023年的AI編程工具對(duì)第三方庫(kù)的掌握方式是“見(jiàn)過(guò)很多代碼片段但沒(méi)真正理解庫(kù)的設(shè)計(jì)邏輯”。這導(dǎo)致一個(gè)典型問(wèn)題它能把requests的常見(jiàn)用法拼出來(lái)但一旦涉及稍微冷門(mén)的參數(shù)組合就開(kāi)始露餡。比如你讓它寫(xiě)一個(gè)帶重試機(jī)制的HTTP請(qǐng)求它大概率會(huì)給你這樣的代碼import requests response requests.get(url, retry3)requests根本沒(méi)有retry這個(gè)參數(shù)。正確的做法是用urllib3的Retry配合HTTPAdapter或者用tenacity這類(lèi)重試庫(kù)。但那個(gè)階段的AI不知道這些它只是從訓(xùn)練數(shù)據(jù)里“感覺(jué)”重試應(yīng)該有個(gè)retry參數(shù)。更麻煩的是錯(cuò)誤處理。你讓它寫(xiě)一個(gè)爬蟲(chóng)它給出的代碼往往沒(méi)有try-except或者except后面直接pass。你問(wèn)它為什么它會(huì)說(shuō)“這樣代碼更簡(jiǎn)潔”。這不是簡(jiǎn)潔這是不負(fù)責(zé)任。生產(chǎn)環(huán)境的爬蟲(chóng)網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)、目標(biāo)站點(diǎn)限流、DNS解析失敗全是家常便飯。沒(méi)有健壯的錯(cuò)誤處理腳本跑十分鐘就崩。2.2 “exceeded retry limit, last status: 429”這類(lèi)報(bào)錯(cuò)它當(dāng)時(shí)根本看不懂熱詞里有個(gè)exceeded retry limit, last status: 429 too many requests這是爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)者最常遇到的報(bào)錯(cuò)之一。429是HTTP狀態(tài)碼意思是請(qǐng)求太頻繁被限流了。2023年的AI工具看到這個(gè)報(bào)錯(cuò)給出的建議往往是“增加重試次數(shù)”或者“加個(gè)sleep”。但真正的問(wèn)題在于你沒(méi)有遵守目標(biāo)站點(diǎn)的Retry-After響應(yīng)頭也沒(méi)有做請(qǐng)求頻率控制。我當(dāng)時(shí)的做法是手動(dòng)寫(xiě)一個(gè)令牌桶限流器配合指數(shù)退避重試。AI能幫我寫(xiě)令牌桶的骨架但退避策略和Retry-After的解析它總是漏掉。你得自己補(bǔ)。那個(gè)階段AI是一個(gè)“能幫你寫(xiě)30%代碼但剩下70%你得自己來(lái)”的工具。它省的是打字時(shí)間不是思考時(shí)間。2.3 新手最容易在這個(gè)階段被帶偏我見(jiàn)過(guò)不少剛學(xué)Python的人用AI生成一段爬蟲(chóng)代碼跑通了就以為自己會(huì)了。結(jié)果目標(biāo)站點(diǎn)一改結(jié)構(gòu)或者一限流整個(gè)人就懵了。因?yàn)樗麄儧](méi)有理解requests的會(huì)話機(jī)制、沒(méi)有理解HTTP協(xié)議的狀態(tài)碼含義、沒(méi)有理解為什么需要設(shè)置User-Agent和Referer。AI在那個(gè)階段最大的危害是讓新手跳過(guò)了“理解問(wèn)題”這一步直接拿到一個(gè)能跑的代碼。但這個(gè)代碼是脆弱的換個(gè)場(chǎng)景就廢。所以我一直建議用AI寫(xiě)代碼可以但每一行你都要能解釋它為什么這么寫(xiě)。解釋不了就去查文檔。查文檔的過(guò)程才是你真正學(xué)會(huì)的過(guò)程。3. 拐點(diǎn)出現(xiàn)在哪里從“補(bǔ)全”到“能讀懂整個(gè)項(xiàng)目”3.1 上下文窗口的擴(kuò)大改變了游戲規(guī)則2024年到2025年AI編程工具最實(shí)質(zhì)的進(jìn)步不是模型變聰明了而是它能“看到”的東西變多了。早期工具只能看你當(dāng)前打開(kāi)的文件或者你手動(dòng)粘貼進(jìn)去的幾百行代碼。后來(lái)上下文窗口擴(kuò)展到能吞下整個(gè)中小型項(xiàng)目情況就完全不同了。這意味著什么意味著AI可以理解你的項(xiàng)目結(jié)構(gòu)、你的命名習(xí)慣、你用的框架版本、你已有的工具函數(shù)。它給出的代碼不再是“通用模板”而是“符合你這個(gè)項(xiàng)目風(fēng)格的代碼”。這個(gè)變化聽(tīng)起來(lái)不大但實(shí)際體驗(yàn)是質(zhì)的飛躍。舉個(gè)例子。我有個(gè)項(xiàng)目里封裝了一個(gè)http_client.py里面定義了帶重試和日志的get和post方法。早期AI會(huì)忽略這個(gè)文件直接給我寫(xiě)裸的requests.get。后來(lái)它能讀到這個(gè)文件就會(huì)主動(dòng)調(diào)用我封裝好的方法甚至提醒我“你這里可以用項(xiàng)目里的http_client.get它已經(jīng)處理了重試”。這種“懂項(xiàng)目”的能力是它從玩具變成工具的關(guān)鍵一步。3.2 從“寫(xiě)函數(shù)”到“改架構(gòu)”的能力躍遷另一個(gè)拐點(diǎn)是AI開(kāi)始能處理跨文件的修改。你告訴它“我要給所有API接口加上統(tǒng)一的鑒權(quán)頭”它能找到所有相關(guān)的路由文件逐個(gè)修改并且保持風(fēng)格一致。這在早期是不可想象的——早期你讓它改三個(gè)文件它改完第一個(gè)就忘了第二個(gè)的上下文。我實(shí)測(cè)過(guò)一個(gè)場(chǎng)景一個(gè)Flask項(xiàng)目有十幾個(gè)藍(lán)圖每個(gè)藍(lán)圖里都有若干接口。我要求給所有接口加上一個(gè)裝飾器來(lái)做權(quán)限校驗(yàn)。AI不僅找到了所有需要修改的地方還注意到有兩個(gè)接口是公開(kāi)的主動(dòng)問(wèn)我“這兩個(gè)是否需要排除”。這種主動(dòng)性和全局觀是2025年之后才穩(wěn)定出現(xiàn)的。但這里有個(gè)前提你的項(xiàng)目結(jié)構(gòu)得清晰。如果你的代碼全堆在一個(gè)文件里或者命名亂七八糟AI也會(huì)跟著亂。所以我現(xiàn)在越來(lái)越覺(jué)得AI編程工具其實(shí)在倒逼開(kāi)發(fā)者寫(xiě)好代碼——結(jié)構(gòu)清晰、命名規(guī)范、職責(zé)單一的項(xiàng)目AI的表現(xiàn)會(huì)好很多。3.3 調(diào)試能力從“猜”變成了“推理”早期AI幫你調(diào)試基本靠猜。你把報(bào)錯(cuò)貼給它它給你幾個(gè)可能的原因讓你逐個(gè)試?，F(xiàn)在它會(huì)真的去讀你的代碼追蹤變量在調(diào)用鏈里的變化然后指出“你這個(gè)變量在第37行被重新賦值了導(dǎo)致第52行拿到的是空值”。我遇到過(guò)一個(gè)典型的KeyErrorAI讀完相關(guān)代碼后告訴我字典在某個(gè)分支里沒(méi)有插入那個(gè)鍵因?yàn)槟莻€(gè)分支的條件判斷寫(xiě)反了。它甚至給出了修復(fù)后的條件表達(dá)式。這種推理能力已經(jīng)接近一個(gè)初級(jí)程序員在code review時(shí)的水平了。不過(guò)要注意它的推理仍然可能出錯(cuò)。尤其是涉及并發(fā)、異步、或者復(fù)雜狀態(tài)機(jī)的場(chǎng)景它偶爾會(huì)給出看似合理但實(shí)際有問(wèn)題的分析。所以我的習(xí)慣是AI給的調(diào)試建議我會(huì)當(dāng)作“假設(shè)”來(lái)驗(yàn)證而不是“結(jié)論”來(lái)執(zhí)行。4. 現(xiàn)在的AI編程到底強(qiáng)在哪幾個(gè)我反復(fù)驗(yàn)證過(guò)的場(chǎng)景4.1 數(shù)據(jù)處理管道從CSV到結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的全流程這是我用得最多的場(chǎng)景。一個(gè)典型的任務(wù)讀取一個(gè)雜亂的CSV做清洗、類(lèi)型轉(zhuǎn)換、聚合最后輸出結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。早期AI寫(xiě)的代碼類(lèi)型轉(zhuǎn)換經(jīng)常漏掉異常處理遇到臟數(shù)據(jù)就崩?，F(xiàn)在它會(huì)主動(dòng)加try-except會(huì)處理NaN會(huì)提醒你“這一列有混合類(lèi)型建議先統(tǒng)一”。我最近做的一個(gè)項(xiàng)目需要從多個(gè)來(lái)源拉數(shù)據(jù)合并后做去重和優(yōu)先級(jí)排序。AI給出的方案用了pandas的merge配合drop_duplicates還建議我用category類(lèi)型來(lái)節(jié)省內(nèi)存。這些細(xì)節(jié)說(shuō)明它不只是“會(huì)寫(xiě)代碼”而是“懂?dāng)?shù)據(jù)處理”。但有個(gè)坑它有時(shí)候會(huì)過(guò)度使用pandas。對(duì)于小數(shù)據(jù)量用原生Python的字典和列表可能更快更簡(jiǎn)單。AI傾向于用“標(biāo)準(zhǔn)答案”但標(biāo)準(zhǔn)答案不一定是最優(yōu)解。你得根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)量來(lái)判斷。4.2 爬蟲(chóng)與反爬對(duì)抗它現(xiàn)在能理解“策略”了熱詞里有大量requests爬蟲(chóng)、python爬蟲(chóng)相關(guān)的內(nèi)容。我實(shí)測(cè)下來(lái)現(xiàn)在的AI在爬蟲(chóng)場(chǎng)景下的進(jìn)步非常明顯。它不再只是給你一個(gè)requests.get而是會(huì)考慮請(qǐng)求頭偽裝User-Agent、Referer、Accept-Language請(qǐng)求頻率控制配合time.sleep或令牌桶會(huì)話保持requests.Session重試策略指數(shù)退避、Retry-After解析代理池的接入方式雖然我不建議新手一上來(lái)就搞代理池我讓它寫(xiě)一個(gè)帶限流和重試的爬蟲(chóng)框架它給出的代碼結(jié)構(gòu)清晰甚至把限流器抽象成了一個(gè)獨(dú)立的類(lèi)。這在兩年前是不可想象的。但反爬對(duì)抗的“灰色地帶”它仍然處理不好。比如目標(biāo)站點(diǎn)用了JavaScript渲染AI會(huì)建議你用Selenium或Playwright但不會(huì)提醒你這些工具的資源消耗和穩(wěn)定性問(wèn)題。熱詞里有個(gè)python上利用rapidocr太吃CPU這其實(shí)反映了同一個(gè)問(wèn)題AI能給你方案但方案的性能代價(jià)它往往輕描淡寫(xiě)。4.3 代碼重構(gòu)它敢動(dòng)你的老代碼了重構(gòu)是AI編程里風(fēng)險(xiǎn)最高的操作之一。早期AI重構(gòu)基本等于“重寫(xiě)”它會(huì)把你原來(lái)的邏輯改得面目全非?，F(xiàn)在它會(huì)保守很多保留你的函數(shù)簽名、保留你的錯(cuò)誤處理邏輯、只改它確定可以優(yōu)化的部分。我有個(gè)跑了三年的老腳本里面有很多歷史遺留的if-else嵌套。我讓AI幫我重構(gòu)它沒(méi)有直接重寫(xiě)而是先給我列了一個(gè)“重構(gòu)計(jì)劃”哪些分支可以合并、哪些條件可以提前返回、哪些變量可以提取。我確認(rèn)后它才動(dòng)手。重構(gòu)完的代碼邏輯等價(jià)但可讀性好了很多。這個(gè)“先計(jì)劃后執(zhí)行”的模式是我現(xiàn)在用AI編程的標(biāo)準(zhǔn)流程。尤其是涉及生產(chǎn)代碼的修改我一定會(huì)讓它先輸出方案我審核后再讓它改。直接讓它改風(fēng)險(xiǎn)太大。5. 那些到現(xiàn)在還沒(méi)填上的坑5.1 它仍然會(huì)“自信地胡說(shuō)八道”這個(gè)問(wèn)題從第一天到現(xiàn)在本質(zhì)上沒(méi)有完全解決。AI仍然會(huì)編造不存在的庫(kù)、不存在的參數(shù)、不存在的API。而且它編造的時(shí)候語(yǔ)氣非常自信新手很容易被騙。我最近遇到的一次它建議我用一個(gè)叫fastcache的庫(kù)來(lái)做緩存說(shuō)“這是Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)的一部分”。實(shí)際上Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)里有functools.lru_cache但沒(méi)有fastcache。fastcache是一個(gè)第三方庫(kù)而且已經(jīng)很久沒(méi)維護(hù)了。所以我的鐵律是AI提到的任何庫(kù)、任何API我都要去官方文檔確認(rèn)一遍。這個(gè)習(xí)慣救了我很多次。5.2 性能優(yōu)化它給不出“實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)”AI能告訴你“用生成器比用列表更省內(nèi)存”但它給不出具體的數(shù)據(jù)。它不知道你的數(shù)據(jù)量有多大、你的內(nèi)存限制是多少、你的CPU是什么型號(hào)。所以它的性能建議永遠(yuǎn)是“理論上更好”而不是“實(shí)測(cè)下來(lái)快了多少”。我現(xiàn)在的做法是AI給優(yōu)化建議我自己寫(xiě)benchmark跑一遍。有時(shí)候它建議的優(yōu)化在我的場(chǎng)景下反而更慢。比如它建議用numpy向量化替代循環(huán)但如果數(shù)據(jù)量很小numpy的初始化開(kāi)銷(xiāo)反而讓整體更慢。5.3 涉及公司內(nèi)部系統(tǒng)時(shí)它基本幫不上忙熱詞里有個(gè)python如何連接公司系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)拉表這其實(shí)是個(gè)很典型的痛點(diǎn)。公司內(nèi)部系統(tǒng)往往有私有的SDK、私有的認(rèn)證方式、私有的數(shù)據(jù)格式。AI沒(méi)見(jiàn)過(guò)這些東西它只能給你一個(gè)“通用模板”然后你自己去填。我處理這類(lèi)任務(wù)時(shí)會(huì)把內(nèi)部系統(tǒng)的接口文檔脫敏后喂給AI讓它基于文檔寫(xiě)代碼。這樣它的準(zhǔn)確率會(huì)高很多。但即便如此涉及認(rèn)證和權(quán)限的部分還是得我自己來(lái)。6. 我現(xiàn)在怎么用AI編程一套可復(fù)現(xiàn)的工作流6.1 先讓它“讀”再讓它“寫(xiě)”這是我最重要的習(xí)慣。在讓AI寫(xiě)任何代碼之前我會(huì)先讓它讀相關(guān)文件然后讓它用自己的話總結(jié)“這個(gè)模塊是干什么的、有哪些關(guān)鍵函數(shù)、數(shù)據(jù)怎么流動(dòng)”。如果它的總結(jié)有偏差說(shuō)明它沒(méi)理解對(duì)這時(shí)候讓它寫(xiě)代碼肯定出問(wèn)題。這個(gè)“讀-總結(jié)-確認(rèn)”的流程花不了幾分鐘但能避免大量返工。尤其是接手老項(xiàng)目或者復(fù)雜模塊時(shí)這一步幾乎是必須的。6.2 小步提交每步驗(yàn)證我不會(huì)讓AI一次性寫(xiě)幾百行代碼。我會(huì)把任務(wù)拆成小步驟先寫(xiě)數(shù)據(jù)讀取跑通再寫(xiě)清洗邏輯跑通再寫(xiě)輸出跑通。每一步都驗(yàn)證確保前面的基礎(chǔ)是穩(wěn)的。這樣做的好處是出問(wèn)題時(shí)容易定位。如果AI一次性寫(xiě)了一大坨跑不通你根本不知道是哪里的問(wèn)題。小步提交配合版本控制出問(wèn)題直接回滾成本很低。6.3 讓它寫(xiě)測(cè)試但不信它的測(cè)試AI寫(xiě)測(cè)試用例的能力很強(qiáng)它能覆蓋很多邊界條件。但它的測(cè)試有一個(gè)致命問(wèn)題它傾向于測(cè)試“自己寫(xiě)的代碼”而不是“應(yīng)該實(shí)現(xiàn)的功能”。也就是說(shuō)如果它的代碼有bug它的測(cè)試可能剛好繞過(guò)那個(gè)bug。所以我的做法是讓AI寫(xiě)測(cè)試但我自己會(huì)補(bǔ)充幾個(gè)“刁鉆”的用例。尤其是涉及邊界值、空輸入、異常輸入的場(chǎng)景我會(huì)手動(dòng)加測(cè)試。AI的測(cè)試作為基礎(chǔ)覆蓋我的測(cè)試作為補(bǔ)充驗(yàn)證。6.4 提示詞的關(guān)鍵給約束不給自由熱詞里有ai編程提示詞我在這方面踩過(guò)很多坑。早期我喜歡說(shuō)“幫我寫(xiě)一個(gè)爬蟲(chóng)”結(jié)果它給我的代碼風(fēng)格、用的庫(kù)、錯(cuò)誤處理方式全看它心情。后來(lái)我學(xué)會(huì)了給約束指定Python版本比如python 3.8指定庫(kù)比如“用requests和beautifulsoup4不要用selenium”指定風(fēng)格比如“函數(shù)要有類(lèi)型注解錯(cuò)誤處理用try-except日志用logging模塊”指定邊界比如“只處理前100條數(shù)據(jù)不要分頁(yè)”約束越具體它給的代碼越可用。這其實(shí)和帶新人的邏輯一樣你給的要求越模糊他越容易跑偏。7. 給不同階段開(kāi)發(fā)者的實(shí)操建議7.1 如果你剛學(xué)Python別讓AI替你思考python安裝教程、python入門(mén)、python怎么安裝這些是熱詞里出現(xiàn)頻率最高的。我理解新手想快速跑通代碼的心情。但我的建議是安裝、環(huán)境配置、基礎(chǔ)語(yǔ)法這些一定要自己動(dòng)手。AI可以幫你解釋報(bào)錯(cuò)可以幫你寫(xiě)示例代碼但不要讓它替你完成“理解”這一步。你至少要知道python環(huán)境變量配置是干什么的、vscode python環(huán)境配置里每個(gè)選項(xiàng)的含義。這些基礎(chǔ)打牢了后面用AI才有效率。我見(jiàn)過(guò)太多新手環(huán)境是AI配的代碼是AI寫(xiě)的報(bào)錯(cuò)是AI修的。結(jié)果換臺(tái)電腦連Python都裝不上。這不是在用AI這是被AI綁架。7.2 如果你有一兩年經(jīng)驗(yàn)把AI當(dāng)“高級(jí)結(jié)對(duì)伙伴”這個(gè)階段的人最容易從AI編程里獲益。你已經(jīng)有了基礎(chǔ)能判斷AI給的代碼靠不靠譜。你可以讓AI幫你處理那些“你會(huì)寫(xiě)但不想寫(xiě)”的代碼樣板代碼、測(cè)試用例、文檔字符串、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換腳本。我的建議是把AI當(dāng)成一個(gè)隨時(shí)在線的結(jié)對(duì)伙伴。你負(fù)責(zé)架構(gòu)和關(guān)鍵邏輯它負(fù)責(zé)填充細(xì)節(jié)。你負(fù)責(zé)判斷對(duì)錯(cuò)它負(fù)責(zé)提供選項(xiàng)。這種協(xié)作模式效率提升最明顯。7.3 如果你是資深開(kāi)發(fā)者用AI來(lái)“對(duì)抗遺忘”資深開(kāi)發(fā)者的問(wèn)題不是不會(huì)寫(xiě)而是“記不住那么多細(xì)節(jié)”。比如你很久沒(méi)寫(xiě)pandas了突然要做一個(gè)數(shù)據(jù)聚合你可能記得大概思路但具體的API參數(shù)記不清了。這時(shí)候AI就是你的“外部記憶”。我現(xiàn)在的用法是讓AI給我一個(gè)“起點(diǎn)代碼”然后我基于自己的經(jīng)驗(yàn)去改。它給的可能不是最優(yōu)解但能幫我快速回憶起這個(gè)領(lǐng)域的常見(jiàn)做法。然后我用我的經(jīng)驗(yàn)去優(yōu)化它。這種“AI出草稿我來(lái)精修”的模式對(duì)資深開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)效率很高。8. 關(guān)于“超越中高級(jí)程序員”這個(gè)說(shuō)法的冷靜判斷標(biāo)題里說(shuō)“超越中高級(jí)程序員”這個(gè)說(shuō)法我持保留態(tài)度。AI在某些維度上確實(shí)超過(guò)了中高級(jí)程序員比如它知道的語(yǔ)言和庫(kù)比我多、它寫(xiě)樣板代碼比我快、它不會(huì)因?yàn)榧影喽傅图?jí)錯(cuò)誤。但在另一些維度上它差得還很遠(yuǎn)。它沒(méi)有“品味”。它不知道什么樣的代碼是“優(yōu)雅”的它只知道什么樣的代碼是“常見(jiàn)”的。它沒(méi)有“責(zé)任感”。它不會(huì)因?yàn)榫€上事故而失眠它只會(huì)給你下一個(gè)“可能可行”的方案。它沒(méi)有“領(lǐng)域知識(shí)”。它不懂你的業(yè)務(wù)、你的用戶、你的歷史包袱。所以我的判斷是AI編程工具現(xiàn)在是一個(gè)“能力很強(qiáng)的初級(jí)程序員”加上“知識(shí)面很廣的技術(shù)顧問(wèn)”的結(jié)合體。它能大幅提升你的效率但它不能替代你的判斷。你仍然需要知道“什么是對(duì)的”才能用好它。這三年AI編程從玩具變成了工具從“幫你打字”變成了“幫你思考”。但最終做決定的還是你。工具越強(qiáng)使用工具的人的判斷力就越重要。這是我用了三年AI編程之后最深的體會(huì)。