我用 AI 做了一个开源项目，但它到底算不算我的能力？
🧭 问题的起点很简单：
假设有一天，我走进一家公司的面试。
我说：“这是我做的一个开源项目，GitHub 地址在这里。”
面试官打开项目，看到了清晰的接口、规范的数据模型、完善的文档和注释，甚至还有自动化测试、部署脚本。
然后他问我一句：
“这些是你自己写的吗？”
如果我是完全照实说，我会这样回答：
“我是主导者，但过程是和 AI 协作完成的。
我写了需求说明，引导生成架构、接口、模型，并做了判断和调整。”
这时候问题来了：
这个项目，到底是我的能力，还是 AI 的能力？
🤖 我参与的部分 vs AI 生成的部分
这个项目，我确实主导了每一步流程：
- 我写了需求说明文档
- 我定义了模块与接口风格
- 我挑选了技术栈并搭建结构
- 我用 Cursor AI 辅助生成了接口、模型、注释和 OpenAPI 文档
- 我手动修正了字段命名，合并了重复逻辑，重构了部分模块边界
但“写代码”的动作，大部分不是我亲自完成的。
🎯 那么这个项目可以放进我的简历吗？
这个问题，我真的认真想过。
我在其中发挥的，是“指挥、判断、抽象、统筹”
不是“码字、敲代码、构造语法树”
但很多时候，面试官/招聘者/技术同侪 看到的是代码本身。
他们想知道的，往往是：
“你写了多少？”
而不是：
“你决定了多少。”
这两者之间，其实有一道尚未被行业共识接受的价值断层。
🧠 我认为，这个断层来自于“创造痕迹”的消失
从前，判断你是否具备能力，看的是你留下的“可见劳动”：
代码、逻辑、注释、提交记录、PR 评论。
但 AI 出现后，很多创造变成了“对话性”的：
我发 prompt，它给结构，我判断，我修改。
这种创造方式非常有效率，但也非常“无形”。
它不留下你指尖的痕迹，只留下你决策的回声。
🤔 那我的能力，到底怎么被评估？
如果我靠 AI 做了一个结构完美的项目，但不能证明我“动手”写过， 那我是不是反而“不如一个自己撸得没那么好看的人”更可信？
我一度陷入困惑：
- 我要不要“隐瞒用了 AI”，假装手撸？
- 我要不要强调“我是主导者”，但冒着“你没写过”被质疑的风险？
- 我要不要直接在 README 上写：这是 AI 协作完成的，我负责方向？
我不知道答案。
但我知道，这个问题一定会越来越重要。
✅ 也许更值得问的，不是“这个项目是不是我做的”，而是：
“我在其中做了哪些判断，是只有我才能做的？”
如果我能回答这个问题，也许我就能把这个项目当作“我的能力展示”。
比如：
- 是我把模糊需求翻译成了清晰接口结构
- 是我对生成结果做了判断与筛选
- 是我设计了权限、模块边界与异常处理
- 是我构建了这个系统整体运作的方式，而不是写了其中的一部分
❤️ 最后，我想把这个问题留给正在读这篇文章的你：
“如果你用 AI 完成了一个开源项目，
你会把它放进你的简历吗？”
“如果有人质疑：这不是你写的，你会怎么回答？”
我没有标准答案。
但我想，这是我们这一代开发者都要面对的一道新问题。
我愿意诚实地说：
我不是这个项目的手艺人，但我是它的构造者。
AI 是我的工具，但我负责它的方向。
你呢？你怎么定义你和 AI 的关系？
