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如何优雅地使用AI写代码？避免过度依赖AI的几点建议

第五AIV管理员 /阅读
04 21

关于 AI 写代码的正确认知 🤔


现在打开 IDE，先问 AI 再动手的程序员越来越多。这事儿本身没毛病，但不少人慢慢养成了 "AI 依赖症"—— 遇到问题第一反应不是查文档而是问 ChatGPT，拿到生成的代码直接复制粘贴，连变量名有没有写错都懒得看。

AI 写代码的本质是什么？它更像个高级搜索引擎 + 代码模板生成器。训练数据里有的常规操作，它能秒给结果。可一旦涉及到业务深层逻辑、架构设计这类需要创造性思考的工作，AI 生成的内容就容易露怯。见过太多人拿着 AI 写的微服务代码问为什么部署报错，仔细一看，服务注册中心的配置都没加，这就是典型的 "用 AI 写自己不懂的东西"。

真正厉害的程序员，会把 AI 当成第二个大脑。比如写正则表达式时让 AI 先给个初稿，再根据实际需求调整；或者重构代码时让 AI 提供几种优化思路，自己再评估哪种更适合当前场景。记住，AI 的输出永远是 "待验证的参考"，不是 "拿来就能用的标准答案"。

建立 AI 辅助的工作流程 🛠️


怎么设计一个合理的 AI 使用节奏？分享个亲测有效的方法：先自己拆解问题，写出核心逻辑的伪代码，再让 AI 填充细节。比如做用户登录功能，先确定需要验证码、密码加密、token 生成这三个关键步骤，把每个步骤的输入输出写清楚，再让 AI 生成具体实现。

遇到卡壳的时候，别急着问 "这个功能怎么实现"。试着把问题拆细，比如 "如何用 Python 处理 JWT 的过期刷新" 比 "用户认证怎么做" 得到的答案质量高得多。AI 对具体问题的响应，永远比模糊需求好。而且描述时最好加上技术栈和场景限制，比如 "在 React Native 环境下，不使用第三方库实现下拉刷新"，这样能减少无效输出。

还有个小技巧：让 AI 解释代码。拿到生成的内容后，加一句 "解释这段代码的执行逻辑，指出可能的边界情况"。一方面能帮你快速理解，另一方面也能发现 AI 可能忽略的问题。有次 AI 生成了个文件上传功能，经它自己解释才发现没处理大文件分片，这要是直接用了，生产环境准出问题。

保持编码能力的刻意练习 💪


每周至少留一天做 "无 AI 编程"。选个小功能，比如写个简单的任务调度器，或者实现个 LRU 缓存，全程不用任何 AI 工具。这种刻意练习能帮你保持对代码的敏感度，避免哪天 AI 崩了就手足无措。

看完 AI 生成的代码，试着手动重构一遍。把变量名改成符合团队规范的样式，调整逻辑顺序让可读性更好，甚至换种实现方式。这个过程其实是在把 AI 的知识转化成自己的。就像学外语时，看范文后自己重写一遍，效果远比直接背诵好。

遇到重复出现的问题，别总依赖 AI。比如频繁需要处理日期格式化，就该花时间研究下所在语言的日期处理库，而不是每次都让 AI 生成转换函数。记住，重复劳动才该交给 AI，需要理解记忆的知识得自己掌握。否则用久了，你可能连基本的 API 都记不住。

识别 AI 代码的潜在问题 🔍


AI 生成的代码有个常见毛病：看起来很对，实际跑起来一堆坑。最典型的是异常处理，经常漏掉关键的 try-catch 块。有次看同事用 AI 写的支付回调处理，居然没考虑网络超时的情况，结果生产环境一遇波动就丢订单。

怎么检查？先看边界条件。比如循环有没有处理空数组，函数参数有没有做合法性校验。AI 很擅长写 "正常流程"，但对极端情况的考虑往往不到位。可以故意给 AI 提个醒："请包含空值处理、数据越界等异常情况的处理"，即便这样，生成后也要自己再过一遍。

再看性能问题。AI 为了实现功能，经常会写出时间复杂度很高的代码。比如处理列表去重，它可能直接用双重循环而不是哈希表。这种时候就得自己评估，数据量大的时候会不会出问题。还有内存使用，特别是在移动端开发中，AI 生成的图片处理代码往往不考虑内存释放，这都是需要手动优化的点。

安全漏洞也得重点关注。涉及用户输入的地方，AI 生成的代码很少主动做防注入处理。比如写 SQL 查询，它可能直接拼接字符串而不用参数化查询。这种低级错误，全靠自己多留个心眼。

平衡效率与成长的实用技巧 📈


设定 AI 使用比例是个好办法。比如规定自己写 60% 的核心代码，剩下 40% 的重复工作（像表单验证、日志打印）交给 AI。这样既能提高效率，又能保证自己一直在核心逻辑上投入思考。

把 AI 当成学习工具而非生产力工具。遇到不熟悉的技术栈，让 AI 生成基础示例后，一定要去官网看文档对照。比如想用 Go 写 grpc 服务，AI 给了示例后，最好再去看官方的 quick start，理解其中的设计理念。AI 能带你入门，但深入学习还得靠自己。

定期做技术复盘。每周花一小时回顾这星期用 AI 写的代码，想想哪些地方自己独立实现会更好，哪些问题其实没必要问 AI。慢慢就能找到自己的能力边界，知道什么时候该依赖工具，什么时候该相信自己。

其实说到底，AI 就像当年的 IDE 自动补全功能，是技术发展的必然产物。真正的高手从不会抵制工具，而是懂得如何驾驭工具。记住，能写出好代码的永远是人，AI 只是让这个过程更高效而已。别让工具替代了你的思考，这才是使用 AI 写代码的最高境界。

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