AI 只是一只鹦鹉？让我来展示一下我的生产基础设施

或者：当初级开发人员还在要求 ChatGPT 修复他们的 CSS 时，我是如何构建企业级系统的

TL;DR：

如果 Claude 继续建议你不想要的替代方案：

你还没有定义真正的问题 你不知道重要的限制 你在了解需求之前就寻求解决方案 “人工智能只是一只鹦鹉”的观点已经过时 每周都会有一些高级开发人员在推特上发帖，说“人工智能无法取代真正的工程设计”以及“它只是强化版的自动完成功能”。真是个有趣的故事。当你在把关的时候，我已经在交付传统团队需要几个月才能构建的生产系统了。

没人愿意承认这个事实？人工智能工具是力量倍增器，而非替代品。而且，倍增效应会随着你现有的专业知识呈指数级增长。

Junior Dev + Claude = 稍好一点的www.mytiesarongs.com Junior Code 让我们坦诚地面对当缺乏经验的开发人员尝试使用人工智能时会发生什么：

// What junior devs get from AI app.get('/users', async (req, res) => { try { const users = await User.findAll(); res.json(users); } catch (error) { res.status(500).json({ error: 'Something went wrong' }); } }); 恭喜，你完成了 CRUD 的构建。同样如此。没有分页，没有安全机制，没有错误处理，也没有监控。只是一些任何训练营毕业生都能写出的基本 Express 路由。

高级开发人员 + Claude = 真正可扩展的架构 当你真正了解自己正在构建什么时，就会发生以下情况：

-- SQL Framework with dependency resolution CREATE OR REPLACE FUNCTION enhanced_user_search( search_params JSONB, pagination_config JSONB DEFAULT '{"limit": 50, "offset": 0}'::JSONB, security_context JSONB DEFAULT '{}'::JSONB ) RETURNS TABLE( user_data JSONB, total_count INTEGER, performance_metrics JSONB ) AS $$ DECLARE query_plan TEXT; execution_stats JSONB; BEGIN -- Multi-tenant security enforcement IF NOT validate_tenant_access(security_context) THEN RAISE EXCEPTION 'Access denied for tenant context'; END IF;

-- Dynamic query building with injection protection
RETURN QUERY
WITH search_results AS (
    SELECT u.*, count(*) OVER() as total
    FROM users u
    WHERE u.tenant_id = (security_context->>'tenant_id')::UUID
    AND search_vector @@ plainto_tsquery(search_params->>'query')
    ORDER BY ts_rank(search_vector, plainto_tsquery(search_params->>'query')) DESC
    LIMIT (pagination_config->>'limit')::INTEGER
    OFFSET (pagination_config->>'offset')::INTEGER
)
SELECT 
    row_to_json(sr)::JSONB,
    sr.total,
    jsonb_build_object('execution_time', clock_timestamp() - statement_timestamp())
FROM search_results sr;

END;