AI Coding 最近深度使用的感想

最近用 AI 写代码，用着用着，总会发现一个挺割裂的现象。

一边是自己这边，真的很爽。 以前要两三天的活，现在半小时能跑出个差不多的版本，代码量刷刷往外冒，效率感直接拉满。

另一边是团队层面，节奏好像没什么变化。 需求还是那些需求，发布周期还是那个周期，质量问题甚至还多了一点。

这两种感受都是真的，也不是谁在自嗨或者谁在保守。 只是因为 AI 带来的提升，本来就是偏局部的。

说白了，AI 最猛的地方，就是把“写代码”这件事干到了极致。

查文档、补模板、对接口、写重复逻辑，这些以前很吃时间的东西，现在几乎不算成本了。 你只要把想法说清楚，代码马上就出来。

所以你会明显感觉到： 不是我变强了，是写代码这件事变便宜了。

但问题在于，软件开发从来不只是写代码。

AI 并没有让事情变简单，它只是把麻烦换了个地方。

以前你慢，是慢在“写”。 现在你快了，麻烦就堆在后面了：

• PR 一下子多了好几倍
• Review 看得人头皮发麻
• QA 跟不上
• 返工次数变多

最后会出现一个很反直觉的情况： 你写代码花的时间少了，但整体反而更累了。

还有一个特别明显的点： AI 对“不清楚的需求”几乎是零容忍。

以前需求模糊一点，靠人脑补还能兜住。 现在不行了。

你给 AI 一个模糊的描述，它真的会很认真、很完整地把这件“不太对的事”做到极致。 代码看起来都挺对，但方向是歪的。

于是 Review 就变成了一件很痛苦的事： 不是在看对不对，而是在反推——当初到底想干嘛来着？

再加上一个现实问题： 老的 Dev / QA 分工，开始扛不住了。

以前默认大家心里都有个感觉： 写代码的速度，和看代码、测代码的速度，差不多。

现在这个前提直接没了。

代码生成像开闸放水，但理解和验证还是人肉速度。 瓶颈自然就卡死在后面。

所以问题其实不在 AI。

真正的问题是，我们还在用一套老的开发分工方式，去接一个执行力爆炸的新工具。

以前人既是干活的，也是拍板的。 写着写着就决定了。

但现在不行了。

慢慢你会发现一个变化：

AI 越强，人越不该把时间花在“怎么写”。 真正该花时间的，反而是这些事：

• 这事到底要不要做？
• 边界在哪，哪些绝对不能碰？
• 写成这样，算不算成功？

说句很实在的话： 代码现在不值钱了，清楚的判断才值钱。

所以我现在越来越觉得， AI Coding 真正改变的不是效率，而是角色。

AI 负责干活，干得快、干得多、干得不知疲倦。 人负责想清楚方向，做取舍，拍板。

如果这个角色不换，AI 用得越多，反而越乱。 如果换过来，AI 才真的能把人解放出来。

实话：

AI 不会淘汰会写代码的人。 它会淘汰那种——只参与执行，不参与判断的人。

以后真正拉开差距的， 不是你敲代码有多快， 而是你能不能说清楚：

这件事，为什么要做，又该怎么做才算对。