🚀AI 写代码越来越快,但我开始不敢上线了

19 阅读5分钟

最近这几个月,我基本已经习惯用 AI 写代码了。

说实话,一开始真的很爽:

  • 一个功能,描述一下,直接给你一版能跑的
  • 接口、结构、甚至异常处理都帮你补好了
  • 有时候连你没想到的细节,它都“帮你想好了”

那种感觉就是:实现这件事,好像突然不值钱了

但用着用着,我开始有点不对劲。

u=4007305922,2375557912&fm=253&fmt=auto&app=120&f=JPEG.webp

1. 开发确实更快了,但“收尾”越来越痛苦

以前做一个需求,大概节奏是这样的:

  • 写需求(不一定完整)
  • 开发实现
  • 联调 + 测试
  • 修 bug
  • 上线

虽然慢,但基本是“稳着走”。

现在变成:

  • 想个大概
  • AI 一顿生成
  • 页面跑起来了
  • 然后开始……怀疑人生

你会发现:

  • 一些边界你根本没考虑
  • 某些逻辑“看起来对”,但细想不对
  • 改一个地方,另一个地方开始出问题

最要命的是:你不是在修 bug,你是在重新理解这个系统。而这个系统,一开始并不是你完整设计的。

2. AI 最大的问题不是写错,而是“看起来没错”

这点我踩过很多次坑。

AI 给你的代码,很少是明显错误的,大多数是:

  • 能跑
  • 逻辑通顺
  • 甚至结构还挺优雅

但问题在于:请记住,它默认你的需求是清晰的

可现实是:

  • 我们的需求,很多时候是模糊的
  • 产品一句话:“大概这样那样”
  • 自己脑子里也只是个轮廓

于是 AI 做了一件事:帮你把一个模糊的想法,变成一个“看起来合理”的实现

然后你就以为:

“差不多了”

但其实:

差很多

3. 最崩溃的一点:你开始不完全理解你写的代码

这点挺扎心的,但我觉得必须承认。

以前代码是自己一行一行写的:

  • 为什么这么写
  • 边界在哪里
  • 哪些地方可能出问题

心里是有数的。

现在很多时候是:

  • AI 给一大段
  • 你大概扫一眼
  • 跑一下,OK,就合进去了

短期看效率很高。但后面只要一改动,你就会发现:你对这段代码的掌控力,其实是弱的

有点像接手别人写的项目,只不过这个“别人”,是 AI。

当然这个可能还不是要命,要命的是测试,我们继续往下聊。。。

4. 测试为什么突然变得很重要(甚至有点“救命”)

以前我对测试的理解是:

“保证质量”

现在感觉更像:

“帮我补我没想清楚的东西”

因为现在的问题是:

  • 需求没完全想清楚
  • AI 也不会帮你问问题
  • 开发阶段直接就“生成完了”

那最后谁来兜底?

只能是测试。但问题是:测试拿到的,其实是一个“没定义清楚的系统”。所以就会出现:

  • 测不全
  • 测到一半发现逻辑本身就有问题
  • 来回反复改

u=2015927167,1132824877&fm=253&fmt=auto&app=138&f=JPEG.webp

5. AI Agent 更夸张,基本是“不确定性叠加”

如果只是普通业务,其实还能控一控。

但我最近在做 AI Agent 产品,感受更明显:

  • 同样输入,有时候结果不一样
  • prompt 稍微改一点,行为就变了
  • 工具调用链一复杂,就开始失控

你会发现一件事:

传统那套测试方法,有点不够用了

你没法写死:

  • 输入 A → 一定输出 B

更多变成:

  • 大概率是对的
  • 偶尔会飘

这种东西,其实挺难验收的。

6. 所谓“控制边界”,以前靠人,现在没人了

以前其实是有一套“隐形流程”的:

  • 产品会(相对)收敛需求
  • 开发会做取舍
  • 测试会卡边界

这些事情不一定写在文档里,但它们一直在发生。现在很多时候变成:

一个人 + AI,把这些全做了

问题就在这:AI 不会帮你定义边界,只会顺着你写下去。 那边界从哪来?只能你自己补。但现实是:

很多人并没有在一开始就补这件事

于是就变成:

  • 前面飞快
  • 后面疯狂返工

Leader 还在问:

“不是已经做得差不多了吗?”
“还需要多久?”
“什么时候能完成?”

而你因为不确定性,根本没法给出一个准确时间。你把问题讲出来,得到的往往还是一句:“边界你控制好了吗?”

7. 一个有点反直觉的结论

很多人觉得 AI 会让人更轻松。

但我现在的感受是:

轻松的是“写代码”,更累的是“兜结果”

而且这个“累”,是后移的:

  • 开发阶段很爽
  • 到测试、验收阶段开始崩

甚至有点像:

你把复杂度“借”到了后面

00685TFIly1hun5ty39sgj60a00dcaa802.jpg

最后

我其实不觉得 AI 是坏事,反而很明确的一点是:它确实在提效。

但有一点越来越清晰:

它只是把“写代码”这件事变简单了,并没有把“做系统”变简单

甚至很多时候,是反过来的——

代码越容易产出,系统反而越容易失控。

所以在实际开发中,我慢慢有了一个更具体的判断:AI Coding 解放了“实现力”,但放大了“系统失控风险”。

如果你不想让项目走到后面变成反复返工、不断推倒重来,那有些东西其实绕不过去:

  • 需求还是要有人收敛
  • 边界还是要有人定义
  • 测试还是要有人兜底

这些事情,AI 目前帮不了你。也就是说:AI 能让一个人写得更快,但还没法让一个人真正撑起一个完整产品。

至少在现阶段,我不太相信“一个人 + AI 就能稳定做出一条产品线”。AI 带来的,本质还是提效,而不是替代。多出的人效应该发展新的产品线,继续用技术改变这个世界。

如果你最近也在用 AI 写代码,有类似的感受,欢迎聊聊。
我也还在摸索一个更稳的方式。