目前，人工智能（AI）在编程领域并未取代高级开发者，反而成为了增强他们能力的强大工具。AI 擅长处理重复性任务和快速原型开发，但在代码审查、架构设计、安全性和保证代码质量等需要深度思考的领域表现不佳。因此，企业发现 “高级开发者 + AI” 的组合远比 “初级开发者 + AI” 更具价值，因为前者能有效利用 AI 的优势并规避其陷阱。
期望与现实的差距
最初的设想是，公司可以减少对高级开发者的依赖，让初级开发者在 AI 的辅助下产出高质量代码。然而，现实情况恰恰相反。AI 并未达到预期的智能水平，其实际作用更像一个需要专家指导的工具。
企业真正需要的不是“初级开发者 + AI”，而是“高级开发者 + AI”。
AI 的优势：高级开发者的加速器
AI 在以下几个方面表现出色，而这些优势在高级开发者手中能发挥最大价值：
- 生成样板代码： 快速搭建项目框架和生成重复性代码。
- 自动化常规任务： 将已知的、重复性的工作流程自动化。
- 尝试不同实现： 快速试验多种解决方案。
- 快速验证： 通过快速迭代来迅速验证想法。
- 加速功能交付： 在需求明确的前提下，快速完成功能开发。
对于初级开发者来说，将这些优势转化为实际价值的难度要大得多。
AI 的短板：为何依然需要人类专家
AI 在许多关键领域存在明显不足，这正是高级开发者不可或缺的原因：
- 代码审查： AI 缺乏真正的推理能力。虽然能提供一些建议，但一旦涉及复杂的边界情况，最终仍需高级开发者介入。
- 糟糕的提示： 只有真正理解项目的人才能写出高质量的提示。如果缺乏相关知识，AI 生成的代码可能“看起来还行”，但实际上会引入大量错误。
- 架构设计： 优秀的软件架构需要深度的前瞻性思考，这超出了目前 AI 的能力。一个糟糕的架构起点，会让项目很快陷入技术债务的泥潭。
- 代码质量： 选择正确的抽象、恰当应用设计模式、保持代码整洁——AI 在这些方面仍然力不从心。
- 安全性： “初级开发者 + AI” 的组合更容易产生安全漏洞。高级开发者具备的安全意识和谨慎是 AI 无法替代的。
- 错误的学习： 如果使用者无法评估 AI 生成代码的优劣，他们可能会在不知不觉中学习并采纳错误的做法，从而对项目造成损害。
AI 的最佳应用场景
在当前阶段，AI 最适合用于以下场景：
- 快速原型开发： 完美适用于快速验证一个新想法。
- 加速常规工作： 这是最重要的用途，即自动化你已经熟练掌握且需要频繁重复的任务。
- 跨学科工作： 帮助填补知识空白，例如建议有用的库或方法。
- 编写功能测试： 适用于那些简单、重复、风险低且易于验证的代码。
总而言之，我们仍然需要仔细审查 AI 编写的每一行代码。它远非完美，缺乏意识，其所谓的“推理”更像是模仿。与其说 AI 正在普及编程，不如说它暂时将更多能力集中到了专家手中。