相对提效，更应该关注开发体验的提升
我们在业务上致力于改善用户的体验，但却鲜有人会关心一线开发的编码体验。AI 的出现带来了一丝转机。拿我的前端开发日常来说，我会把后端给我的接口文档交给 AI ，AI 会帮我转换好 ts 类型，mock 数据和固定请求代码，我只需要做审核复制粘贴的动作。就算是组件UI代码，我也会尝试把图片丢给多模态模型，让他输出组件代码，虽然目前阶段准确率不一定高，但他可以帮我生成一堆繁琐的 className，这恰恰是我最不愿意做的事情。回归到提效这一话题，以上这些事情如果以数字衡量提效，说实话并不明显，但从体验的角度看，这些重复繁琐的任务交由 AI 去做，效果就很明显。
不要搞 AI 崇拜，也不要视而不见
目前对 AI 有两种声音，一种过于吹捧 AI 写代码的能力，大有取代程序员之势。公司内部领导们抓住 AI 这一救命稻草作为自己的下一个功绩点，外部自媒体宣传自己用 cursor 一小时完成的作品已经获得 xxx 流量，然后坐等韭菜到自己碗里来。另一种声音，对 AI 不屑一顾，认为如果没有百分百的准确率，那就是不可用。我认为，对于 AI 应该抱着一种开放的心态，大胆试用，谨慎采纳。现阶段 AI 的上限，更多的取决于使用他的人的上限。
相对于编码阶段，更应该关注研发的整体流程
编码只是研发流程或者需求交付的一个小的阶段，而且如果真的要聊效率，明显编码之外的事情才是阻碍效率的罪魁祸首。每个一线的开发应该都深有感触，需求的不明确，需求的频繁更改，交互流程的变更，临时插入的需求，不同部门的需求边界讨论等等，都会让交付日期大大延后，而这些远远不是代码提效就能解决的，这也是在很长时间内 AI 必然无法取代程序员的原因。
更重要的是长期主义
目前阶段，我们可以把 AI 看做一个工具，一个框架，一个库，他可以和我们现有的平台工具进行集成，取长补短得到最好的效果。我们看到 Ant Design 就快速推出了 Ant Design X，基于已有的设计规范推出面向 AI 的组件库，这就是长期主义的效果。反之，每次出一个新的热点，就临时堆一个工具，那只能是临时抱佛脚，不会有质的改变。
