AI编程让代码产出量暴增，但质量差异反而更大，关键在于技术判断力和责任心
AI编程使代码产出量从每天几百行增至几千甚至上万行，但质量差异也随之扩大。技术判断力和责任心成为拉开差距的关键因素，前者涉及需求理解、设计标准和验证方法，后者决定是否尽责完成全流程。最差情况是仅使用AI生成代码而跳过前后环节，将审查和维护成本转嫁给团队。
“虽然大家都在用 AI 编程，但是代码产出水平方差反而比以往更大”，这确实是真实存在的现象。 手写代码的年代，人写代码的产出速度是有限的，一天平均也就是几百行代码，但现在都是几千几万行甚至更多，质量...
“虽然大家都在用 AI 编程，但是代码产出水平方差反而比以往更大”，这确实是真实存在的现象。 手写代码的年代，人写代码的产出速度是有限的，一天平均也就是几百行代码，但现在都是几千几万行甚至更多，质量更是差别很大，有了数量加乘，方差自然被撑大了。 AI 把生成代码这一步的成本压到很低，执行不再是瓶颈之后，拉开差距的就是技术判断力和责任心了。 技术判断力指的是：知道该做什么、知道做到什么程度算好、知道怎么验证。 责任心则是作者说的“尽责”。如果你自己理解需求、自己做设计判断、用 AI 生成、自己审查、自己测试，确认没问题再交给同事，这和手写代码的年代没有任何区别，同事 review 的是一份你已经负过责的产出。 技术判断力差一点还能补，至少可以借助 AI 反复分析、检查能把问题降到最低。 最差的就是只做了中间生成代码那一步，把前面的需求分析、设计和后面的验收都跳过了，AI 生成的代码直接提交，审查的成本、踩坑的成本、日后维护的成本，全部转嫁给团队其他人。 这样的人从代码量看确实产出惊人，但实际上是在用 AI 批量生产别人的负债。 AI 终究没办法承担责任，代码出了问题，背锅的还是人。 Joway @jowaywang x.com/i/article/2093… 🔗 View Quoted Tweet 💬 1 🔄 1 ❤️ 11 👀 2066 📊 3 ⚡