一个用AI写代码2年的普通程序员。
从Copilot到Cursor，从GPT-4到Claude，这两年几乎每天都在和AI一起写代码。
今天不聊AI多厉害，就说说我踩过的那些坑。
1. 过度依赖AI，基础功废了
我的经历：
刚开始用Copilot的时候，太爽了。函数不用自己写，算法不用自己想，代码哗哗往外冒。
然后有一天，AI抽风了（网络问题），我发现自己连个简单的排序都不会写了。
教训：
AI是你能力的放大器，不是你能力的替代品。基础功不能丢。
2. AI写的代码，直接用？不安全
我的经历：
让AI生成一个用户登录的代码，看起来很正常。结果上线后被安全扫描发现SQL注入漏洞——AI生成的代码没做参数校验。
教训：
AI写的代码，一定要自己review。安全问题、性能问题、业务逻辑问题，AI都可能出错。
3. Prompt写不好，输出就是垃圾
我的经历：
一开始我写Prompt很随意："帮我写个排序算法"。结果AI给我返回了10种实现方式，没有一种是公司项目需要的。
后来我学会写详细Prompt：
- 输入是什么
- 输出是什么
- 有什么限制
- 什么场景用
输出质量直接翻倍。
教训：
Prompt是门手艺，需要练习。写得越清楚，AI越懂你要什么。
4. 以为AI理解业务，其实它不懂
我的经历：
让AI帮我写个订单查询功能，我以为说清楚"订单"就够了。
结果AI生成的SQL查的是orders表，但公司实际用的是order_records表。
教训：
AI不懂你的业务。它只有通用知识，你需要提供足够的业务上下文。
5. 用GPT-3.5写复杂逻辑，就是给自己挖坑
我的经历：
有个复杂的推荐算法，让GPT-3.5写。代码跑通了，但上线后bug不断。
后来换成GPT-4重写，同样的需求，代码简洁得多，bug少得多。
教训：
简单任务用3.5，省钱。复杂逻辑用4，别省这点钱。
6. AI不会测试，你需要自己补
我的经历：
让AI写个支付接口，它只写了主流程。没有测试异常情况，没有测试并发。
上线后果然出问题了——重复支付。
教训：
AI写主流程，你写边界测试。测试用例必须自己来。
7. 直接复制粘贴，不做修改
我的经历：
AI生成的代码风格和项目完全不统一。变量命名有的用驼峰，有的用下划线。
后来养成了一个习惯：AI的代码必须按项目规范重构一遍再用。
教训：
AI代码是原材料，不是成品。需要加工才能用。
8. 以为AI能替代学习
我的经历：
有一段时间，我觉得反正有AI了，学新东西可以慢慢来。
结果当AI出了新技术（Agent、MCP），我发现自己的理解能力已经退化了。
教训：
AI是学习工具，不是学习的替代品。你还是要理解原理。
9. 不记录prompt，吃亏了
我的经历：
有个很棒的Prompt，让我生成了一套完美的接口文档。但没记录，后来想复用的时候忘了怎么写的。
教训：
好的Prompt值得收藏。我现在用Notion管理自己的Prompt库。
10. 忽略了AI的"幻觉"问题
我的经历：
让AI推荐一个开源库，它信誓旦旦说："这个库Star数10k，API是这样的..."。
结果一查，这个库早就停止维护了，API也不是那么回事。
教训：
AI会一本正经地胡说八道。重要信息一定要自己核实。
写在最后
用AI写代码2年，我的感受是：
AI是工具，用好它需要学习。
它能帮你提效，但不能帮你负责。最终为代码负责的，还是你自己。
讨论
你用AI写代码多久了？踩过最大的坑是什么？
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关于作者
一个在AI时代努力学习的程序员。
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