AI编程陷阱

AI 编码工具虽然能快速生成代码，但由于缺乏对复杂系统和业务背景的理解，导致工程师需花费大量时间进行后期理解、测试和修复，限制了生产力的实际提升。解决方案是将 AI 视为“闪电般快速的初级工程师”，由人类工程师扮演“技术主管”的角色。通过引入规范、模块化设计和测试驱动开发等工程实践来引导 AI，可以有效避免 AI 编码陷阱，实现更高效、可持续的软件交付。

“先写代码，后问问题”的陷阱

软件开发的核心是解决问题，编码本身只占一小部分。真正的挑战在于理解业务领域、明确需求、设计抽象、考虑副作用和测试。然而，AI 编码工具颠覆了这个流程，它们可以惊人地快速独立生成代码。

问题在于，大多数软件都存在于复杂的系统中，而大型语言模型（LLM）无法一次性掌握整个应用的完整上下文。这导致了：

• 大量的后期理解工作： 工程师必须花费大量时间去理解 AI 生成的代码，然后再进行测试和集成。
• 生产力差距： 这解释了为什么 AI 编码“10倍速”的营销宣传与现实中仅约 10% 的生产力提升存在巨大差距。
• 乏味的工作： 工程师们发现自己把越来越多的时间花在修复 AI 的输出上，而 AI 则包揽了所有有趣、轻松的编码工作。我们被留下了吃力不讨好的任务：测试、清理重复代码、编写文档和处理部署。

软件开发从根本上说是一种解决问题的实践，就像解一个复杂的填字游戏一样，大部分工作是在你的头脑中完成的。

技术主管的困境：一个古老的类比

这个问题并非全新，它反映了一个被称为“技术主管的困境”的古老难题。经验丰富的技术主管为了最大化团队交付速度，常常面临一个选择：

• 公平授权： 将任务分配给初级成员，最大化他们的学习机会，但这会拖慢交付速度。
• 过度保护： 自己包揽最难的工作，只把简单的任务交给初级成员，以追求最快交付。

第二种方式虽然短期内高效，但长期来看是极其有害的。它会导致经验孤立、团队脆弱，并最终让技术主管因不堪重负而 burnout。正确的做法是找到平衡，通过建立良好的工程实践，让团队成员在可控的风险下成长。

好的技术主管会使用流程和实践，在最小化交付风险的同时，让每个团队成员都能提升技能、知识和领域专长。

将 AI 视为闪电般快速的初级工程师

我们可以将当代的 AI 编码工具视为一名“闪电般快速的初级工程师”。它们与人类初级工程师有两个根本区别：

• 速度： AI 生成代码的速度远超人类，不受思考或打字时间的限制。
• 学习能力： AI 没有真正的学习能力，其进步依赖于更有效的上下文工程或新的基础模型。

因此，使用 AI 也面临两种选择，其长期结果与管理初级团队的模式非常相似：

• 氛围编码 (Vibe coding)： 为了速度牺牲理解，快速实现功能。这种方式适合一次性原型或简单项目，但很快会撞上 AI 无法独立扩展的复杂性之墙。
• AI 驱动的工程： 采用最佳实践，优先保证人类对代码的理解，以实现可持续的开发。

如何避免 AI 编码陷阱

AI 编码工具虽然高效，但它们不了解你的业务、代码库或路线图。如果不加以引导，它们会产出大量缺乏设计、一致性和可维护性的代码。

因此，工程师的角色需要转变为这些 AI“新秀”的技术主管：提供结构、标准和流程，将原始速度转化为可持续的交付能力。这意味着将 AI 融入软件开发生命周期的每个阶段：

• 需求规范： 利用 AI 探索、分析和完善功能规格，覆盖边缘情况并缩小范围。
• 文档先行： 提前生成和审查文档，为后续开发提供可复用的护栏。
• 模块化设计： 搭建模块化架构，以控制上下文范围并最大化代码的可理解性。
• 测试驱动开发 (TDD)： 在实现功能之前，先生成广泛的测试用例来指导开发并防止回归。
• 编码标准： 通过上下文工程，在生成代码时应用统一的风格和最佳实践。
• 监控与分析： 利用 AI 分析日志和提取洞见，速度远超人类。

通过理解软件交付远不止是编写代码，我们可以避免 AI 编码陷阱，并极大地提升交付高质量、可扩展软件的能力。