这事不能只看表面，得掰开了揉碎了聊一聊。尤其是对我们这些每天写代码、改需求、修bug、被 deadline 追着跑的普通开发者来说，AI 写代码到底是工具、红利，还是个坑？是帮我们提效，还是悄悄地在搞“降本增效”？从几个关键角度，说点实在的。我们首先需要搞清楚，这 52%，到底是哪一类代码。AI 写代码，和人写代码，不是一回事。人的代码，是需求驱动的；AI 的代码，很多是 prompt 驱动的。举个例子：人写代码是「我要做个拼团功能」，从逻辑、接口到前端组件一套一套地写。AI 写代码可能是「给我生成一个符合 XX 规则的前端弹窗组件」，啪一下吐出 200 行。
你说它有没有用？确实有。你说它是不是“主力”？大多数时候不是。它是把“边角料”和“体力活”自动化了。把原本那些你写得不爽、改得发疯、又不能不写的代码，全包了。但真正业务逻辑的骨架，AI 目前还写不动。就像盖房子，AI 能帮你搬砖、贴瓷砖、刷油漆，但设计图纸、结构施工，还是得人来。所以，52% 是 AI 写的，不等于 52% 的工作是 AI 做的。它是在写代码总量膨胀之后，负责那膨胀出来的那一半。再来聊聊实际体验。我们从两个维度看：质量 和 效率。质量：你想太多了，它没你想得那么烂，也没你希望的那么好AI 写代码最大的问题是：它懂语法，但不懂意图。你说“写一个上传头像的接口”，它能给你整得头头是道。但你说“用户资料完善流程要更顺畅”，它就开始迷茫了。业务边界、异常流程、接口幂等……这些你脑子里清楚的事，它不一定懂。所以，它适合的，是“结构清晰、逻辑稳定”的功能：CRUD、格式转换、简单封装组件，这类东西，它真挺能干。但遇到你我写了都得 debug 三遍的复杂模块？别想太多，AI 也是写一次、错三次、删了重写型选手。效率：很多人说：“我还得改它代码，不如自己写快。”你说得没错。但别忘了，AI 的价值不只是“替你写”，而是“帮团队快”。举几个常见场景：自动生成接口文档 → PM 不会再问“这个字段是干嘛的”；测试脚本、Mock 数据自动补全 → QA 省时间；Code Review 插件辅助打分 → 拦截一些低级错误；本地开发脚本模板化 → 新人上手更快。
这些活儿，平时都是“谁空谁倒霉”的类型。AI 接了，大家都松口气。你以为 AI 帮你写代码了，世界就清净了吗？错，它只是把 bug 的样子换了种形式。AI 为了“确保稳”，喜欢复制粘贴。
很多函数，稍微改两个参数就重复贴一次。长远看，代码维护成本拉满。今天好用，半年后谁改谁流泪。你是 camelCase，队友是 PascalCase，AI 是 kebab-case。一个项目仨风格，review 的时候直接裂开。以前写得慢，是因为我们会花时间琢磨架构、优化性能、想清楚再动手。现在 AI 一 prompt 出来 300 行代码，看着跑得挺欢，你就懒得改了。但别忘了：它“跑了”，不代表它“对了”。很多时候你是“用着用着突然发现不行”，这时你会发现：AI 写出来的技术债，比你写的更难还。这一波 AI 写代码，不只是工具变化，而是工程文化的底层范式迁移。过去我们提倡：清晰、优雅、控制
现在变成了：快速、能跑、提示词得写对。以前我们会问：“这段代码有没有必要抽象？”现在变成了：“我 prompt 要怎么写，它才不出 bug？”开发这件事，正在从“写代码”变成“写 prompt + debug AI 代码”。未来团队的工程师，可能一半是 Prompt Engineer，一半是代码 Reviewer。再进一步：你花时间不是写代码，而是做 prompt 调试工程。听起来挺疯狂，但这可能真的是下一个阶段。说这么多，回到最朴素的问题：我们普通人要不要用 AI 写代码？怎么用？我建议三条：1）低价值重复劳动，全交给它脚手架、Demo、工具类、代码转换，全都丢给 AI。别用脑子的事，不值得你写。2）涉及业务语义、结构设计的，一定自己把关业务逻辑结构、数据模型设计，这些你不盯，没人替你负责。AI 只负责能跑，不能负责后果。3）把 AI 当作“聪明的实习生”，别当大师用你给它明确指令，它干活快得飞起；
你丢一句模糊的需求，它立马抽象成宇宙 bug。你要像带实习生一样带它——事前讲清楚、事中监督、事后复查。AI 会继续进步，但写代码这件事，永远不仅仅是“把字敲上去”。是理解、设计、协作，是在千行万行代码背后，撑起业务逻辑、产品体验和用户价值。而这些，还没法一句 prompt 解决。所以，AI 是红利，是浪潮，是工具——
但你有没有用好它，才是决定你是不是被卷走的人和事。别怕它，更别依赖它，学会驾驭它。这是我们这一代程序员，该掌握的新技能。
这事不能只看表面，得掰开了揉碎了聊一聊。尤其是对我们这些每天写代码、改需求、修bug、被 deadline 追着跑的普通开发者来说，AI 写代码到底是工具、红利，还是个坑？是帮我们提效，还是悄悄地在搞“降本增效”？从几个关键角度，说点实在的。我们首先需要搞清楚，这 52%，到底是哪一类代码。AI 写代码，和人写代码，不是一回事。人的代码，是需求驱动的；AI 的代码，很多是 prompt 驱动的。举个例子：人写代码是「我要做个拼团功能」，从逻辑、接口到前端组件一套一套地写。AI 写代码可能是「给我生成一个符合 XX 规则的前端弹窗组件」，啪一下吐出 200 行。
你说它有没有用？确实有。你说它是不是“主力”？大多数时候不是。它是把“边角料”和“体力活”自动化了。把原本那些你写得不爽、改得发疯、又不能不写的代码，全包了。但真正业务逻辑的骨架，AI 目前还写不动。就像盖房子，AI 能帮你搬砖、贴瓷砖、刷油漆，但设计图纸、结构施工，还是得人来。所以，52% 是 AI 写的，不等于 52% 的工作是 AI 做的。它是在写代码总量膨胀之后，负责那膨胀出来的那一半。再来聊聊实际体验。我们从两个维度看：质量 和 效率。质量：你想太多了，它没你想得那么烂，也没你希望的那么好AI 写代码最大的问题是：它懂语法，但不懂意图。你说“写一个上传头像的接口”，它能给你整得头头是道。但你说“用户资料完善流程要更顺畅”，它就开始迷茫了。业务边界、异常流程、接口幂等……这些你脑子里清楚的事，它不一定懂。所以，它适合的，是“结构清晰、逻辑稳定”的功能：CRUD、格式转换、简单封装组件，这类东西，它真挺能干。但遇到你我写了都得 debug 三遍的复杂模块？别想太多，AI 也是写一次、错三次、删了重写型选手。效率：很多人说：“我还得改它代码，不如自己写快。”你说得没错。但别忘了，AI 的价值不只是“替你写”，而是“帮团队快”。举几个常见场景：自动生成接口文档 → PM 不会再问“这个字段是干嘛的”；测试脚本、Mock 数据自动补全 → QA 省时间；Code Review 插件辅助打分 → 拦截一些低级错误；本地开发脚本模板化 → 新人上手更快。
这些活儿，平时都是“谁空谁倒霉”的类型。AI 接了，大家都松口气。你以为 AI 帮你写代码了，世界就清净了吗？错，它只是把 bug 的样子换了种形式。AI 为了“确保稳”，喜欢复制粘贴。
很多函数，稍微改两个参数就重复贴一次。长远看，代码维护成本拉满。今天好用，半年后谁改谁流泪。你是 camelCase，队友是 PascalCase，AI 是 kebab-case。一个项目仨风格，review 的时候直接裂开。以前写得慢，是因为我们会花时间琢磨架构、优化性能、想清楚再动手。现在 AI 一 prompt 出来 300 行代码，看着跑得挺欢，你就懒得改了。但别忘了：它“跑了”，不代表它“对了”。很多时候你是“用着用着突然发现不行”，这时你会发现：AI 写出来的技术债，比你写的更难还。这一波 AI 写代码，不只是工具变化，而是工程文化的底层范式迁移。过去我们提倡：清晰、优雅、控制
现在变成了：快速、能跑、提示词得写对。以前我们会问：“这段代码有没有必要抽象？”现在变成了：“我 prompt 要怎么写，它才不出 bug？”开发这件事，正在从“写代码”变成“写 prompt + debug AI 代码”。未来团队的工程师，可能一半是 Prompt Engineer，一半是代码 Reviewer。再进一步：你花时间不是写代码，而是做 prompt 调试工程。听起来挺疯狂，但这可能真的是下一个阶段。说这么多，回到最朴素的问题：我们普通人要不要用 AI 写代码？怎么用？我建议三条：1）低价值重复劳动，全交给它脚手架、Demo、工具类、代码转换，全都丢给 AI。别用脑子的事，不值得你写。2）涉及业务语义、结构设计的，一定自己把关业务逻辑结构、数据模型设计，这些你不盯，没人替你负责。AI 只负责能跑，不能负责后果。3）把 AI 当作“聪明的实习生”，别当大师用你给它明确指令，它干活快得飞起；
你丢一句模糊的需求，它立马抽象成宇宙 bug。你要像带实习生一样带它——事前讲清楚、事中监督、事后复查。AI 会继续进步，但写代码这件事，永远不仅仅是“把字敲上去”。是理解、设计、协作，是在千行万行代码背后，撑起业务逻辑、产品体验和用户价值。而这些，还没法一句 prompt 解决。所以，AI 是红利，是浪潮，是工具——
但你有没有用好它，才是决定你是不是被卷走的人和事。别怕它，更别依赖它，学会驾驭它。这是我们这一代程序员，该掌握的新技能。
