AI Coding（AI 辅助编码）是指开发者借助大语言模型生成、修改、审查代码的开发方式，目前正从个人尝鲜工具演进为软件行业的主流工作流，围绕它的效率争议、岗位影响与最佳实践也在持续发酵。
AI Coding 近期进展
当前焦点与观察点
AI Coding 的争议集中在两处：一是它到底提升了多少真实效率，二是它对工程质量的隐性影响。宝玉在代码 Review 只是质量手段之一，别把 AI 时代 Review 神化中提醒，Review 只是质量保障的一环，不应因为 AI 生成代码变多就把 Review 当成万能解药，工程体系的其他手段同样重要。
使用方式上，社区也在探索更高效的喂料方法。Tw93 分享的用语音输入法给AICoding喂上下文，效果比打字好太多说明，上下文质量正成为决定 AI Coding 产出好坏的关键因素，输入效率本身也是一门功课。配套的工具治理问题随之出现——Mole 正在征询 AI 编码工具清理默认策略：120 天还是永不清理，如何管理 AI 编码产生的大量临时文件已成为日常工程问题。
此外，AI Coding 与技术选型的关系值得观察：Shopify 从「React Native」回归「原生开发」，说明即使 AI 能加速编码，框架层面的复杂度权衡依然由人来主导。对求职者而言，AI岗位面试必读文章汇总，共6篇实战指南这类整理显示，掌握 AI Coding 已成为招聘市场的明确要求。