不得不说在25年层出不穷的AI工具迭代更新太快了，这一年内使用了大量的AI工具，各有优劣之处，只是我本身并不是高强度的AI Coding人员，更多是把它当作辅助解决某些问题的工具，毕竟目前AI幻觉还是挺明显的，但不得不承认的是，AI是越来越强大了，我们还是要能够借助AI实现效率提升，把个人精力和时间用到更有价值的事情上，而不是一堆无价值的低级代码上。
这一年内我使用AI工具制作了我自己的APP工具，用于日常的管理使用，支持蓝牙配网，番茄钟以及一些统计功能，在这个APP开发的过程中，能明显感觉到AI适合明确的指令和需求下，才能很好的工作，所以对于任何的软件开发，最好能够提供清晰的提示词，提升自己的提示词能力，在未来的时代至关重要的。若是不愿意写繁琐的文档需求，也可以给出简单的需求，在Ai的辅助下不断完善，最后再生成代码，这样产出的代码质量相对较高，但是无可避免的AI幻觉也还是存在，可能不知道从哪里引用学习到的代码，无法区分到底使用的是什么版本，甚至早期废弃的东西，AI也有作为一定的参考，导致代码异常，无法运行，这时就需要更加小心了。
此外AI代码对于性能优化的部分，目前来说并不是很好，甚至会在主线程中去实现渲染，而不是交由单独的渲染线程负责。但总体基本实现，只是需要更多的提示，或者人工的简单介入来优化，
若是实现一个快速试错的Demo，AI本身的价值就非常大，帮我们快速落地想法，快速迭代，若是带来一定的价值，可以再花费更多的心思再去优化。
在工作上，我已经把我大多数的低级代码都交给了AI实现，我只是负责验证一下他的代码，确保符合预期。所以基本今年实际编写的代码量降低很多，但总代码量其实总体是上升的。能感觉未来可能对于工程师的要求，会变得更全面和深入了。同时也感觉到目前程序员的红利不是说没有，只是普通程序员（传统的前后端）的红利越来越少，可能机器人+AI+硬件的红利还在持续。
这一年用的最多的AI工具，应该是字节的Trae，虽然还有挺多不够智能，甚至可以说是愚蠢的地方，但这一年里，也是不断改善了，还推出了挺适合独立开发者的SOLO模式，虽然我体验下来，感觉更多适合新项目开发，不太适合现有项目的迭代和维护。不过也能接受，目前来说暂时没有碰到比较能hold住整个复杂项目的AI工具，但这些工具在独立模块的开发上表现良好。
为了更有动力探索AI工具的潜力，也出于个人兴趣，也为了能够有更大的动力使用AI工具，这一年里我开始大量参与到Trae的社区建设中，虽然没有巨大的贡献，但或多或少都积极参与了社区活动，也从大家的分享中学习到了很多的AI使用技巧，有时间可以结合我的使用经验，整理成一篇有价值的干货。
最后小结一下：2025年的AI还不是“全能替代者”，但已经是工程师提升效率的绝佳助手。用好AI的关键，在于认清它的优势与局限，用清晰的指令引导它，再用人工补全它的短板。而主动探索工具、交流技巧，也会让AI的价值最大化。期待2026年AI工具能带来更多惊喜，也希望自己能在AI辅助开发的路上走得更远～
最后附上我的APP~
