作为一个写了十年代码的老程序员，最近半年被各种 AI 写代码工具刷屏了。从 GitHub Copilot 到国内的各种 AI 编程助手，宣传语一个比一个夸张 ——"让程序员效率提升 10 倍"、"从此告别重复编码"。但真有人敢把 AI 生成的代码直接提交到生产环境吗？
我拉着团队的架构师和测试负责人，做了个较真的测试。选了三个真实业务需求，分别让主流的四款 AI 工具生成完整代码，然后按照我们公司的 Code Review 标准打分。结果挺有意思，有些地方确实惊艳，有些问题却让我们后背发凉。
🤖 实测场景：三个真实业务需求的 AI 答卷
先说说我们选的测试场景，都是日常开发中经常遇到的需求，不是那种故意刁难的边缘 case。
第一个是用户积分系统的核心逻辑，需要处理积分获取、兑换、过期计算，还要考虑并发场景下的库存扣减。这部分代码直接关系到交易准确性，对数据一致性要求极高。
第二个是移动端的用户行为埋点 SDK，需要兼顾性能和兼容性，还要支持自定义事件和属性。这种工具类代码对扩展性要求高，后续可能要对接各种分析平台。
第三个最简单，是后台管理系统的一个数据导出功能，需要把 MySQL 中的订单数据导出成 Excel，支持筛选条件和分页。典型的 CRUD + 文件处理场景。
我们用的 AI 工具包括 GitHub Copilot X、Cursor、CodeGeeX 和阿里的通义灵码。统一给的提示词都是完整的需求文档，没有做任何针对性优化。
生成速度确实惊人。积分系统这种中等复杂度的需求，最快的 Cursor 只用了 4 分 20 秒就给出了完整的 Java 代码，包括 Service、Repository 和单元测试。最慢的也没超过 8 分钟。这要是让初级程序员写，至少得大半天。
但代码量差异很大。同样的积分系统，Copilot 生成了 1200 多行代码，通义灵码只给了 600 多行。后来发现少的那部分是把很多校验逻辑合并了，乍一看简洁，其实埋下了隐患。
🔍 Code Review 第一关：基础规范通过率不到 60%
我们公司的 Code Review 有五道关卡，先看最基础的编码规范。
结果有点意外，四款工具生成的代码在命名规范上合格率最高，达到 85% 以上。类名、方法名基本能遵循驼峰命名法，变量名也还算直观。但细节上还是有问题 ——Copilot 生成的代码里混用了下划线命名，明显是不同语言的风格串了。
注释质量差距很大。通义灵码的注释最完整，不仅有类注释和方法注释，复杂逻辑里还加了行内注释。反观 Cursor，很多关键算法居然没有任何注释，像是怕别人看懂似的。
异常处理是重灾区。四个工具生成的代码都存在 "捕获异常却不处理" 的问题。比如积分兑换时可能出现的库存不足异常，AI 只是用 try-catch 包起来，里面却只打印了一句 "发生错误"，没有任何降级策略。这种代码要是真用到生产环境，出了问题都不知道怎么排查。
代码格式更不用提了。虽然都用了自动格式化，但不同工具的风格差异明显。有的缩进用空格，有的用 Tab；有的括号另起一行，有的跟在语句后面。这种细节虽然不影响功能，但在团队协作中绝对是减分项。
🚨 逻辑漏洞：AI 写的代码藏着多少坑？
过了规范关，再看更关键的逻辑正确性。这部分我们请架构师逐行审查，结果让人捏了把汗。
积分系统里有个致命问题。AI 生成的代码在处理积分过期时，用了简单的日期比较：如果当前日期超过过期日期，就把积分清零。但我们的业务规则是 "过期日当天仍可使用"，应该用大于而不是大于等于。这种边界条件的处理，AI 显然没理解透彻。
并发控制更是惨不忍睹。四个工具都用了 synchronized 关键字，但锁的粒度完全不对。有的锁了整个 Service 类，导致高并发下性能急剧下降；有的只锁了方法内部的局部变量，等于没锁。架构师看完直摇头："这种代码上线，高峰期绝对出数据错乱。"
埋点 SDK 里发现了内存泄漏风险。AI 在处理网络请求失败时，把失败的事件对象缓存到了一个静态列表里，却没有设置上限。如果用户网络一直不好，这个列表会无限膨胀，最后导致 OOM。这种隐藏的性能问题，普通测试很难发现。
最搞笑的是数据导出功能。AI 生成的代码居然在循环里创建数据库连接，每次查询都新建一个连接，用完还忘了关闭。我们的 DBA 说："这种写法，不出半小时数据库连接池就满了。"
📊 不同复杂度下的 AI 表现：什么时候能用，什么时候绝对不能用？
测试下来发现，AI 写代码的表现和需求复杂度高度相关。
简单的 CRUD 操作，AI 确实写得又快又好。比如根据条件查询订单、更新用户信息这些标准化操作，生成的代码基本不用改就能用。特别是配合 ORM 框架时，AI 对各种注解的使用比不少初级程序员还熟练。
中等复杂度的业务逻辑，AI 能搭个架子，但核心逻辑需要大改。比如积分计算规则里的等级系数、时间加权这些变量，AI 虽然能按提示词实现，但缺乏灵活性，很难应对后续需求变更。
复杂算法和架构设计，AI 基本不靠谱。我们试着让 AI 实现一个简单的推荐算法，结果生成的代码更像是把几种排序算法拼凑在一起，完全没考虑数据特征和业务场景。架构师评价："像是刚学算法的大学生写的，能跑起来，但一点用没有。"
有意思的是，AI 在处理异常流程时特别弱。正常的 happy path 写得还行，但对于各种错误场景、边界条件的处理就很敷衍。这可能是因为训练数据里，正常流程的代码远多于异常处理的代码。
💡 正确用法：怎么让 AI 成为助手而不是坑队友？
虽然问题不少，但也不能一棍子打死。测试中我们发现，用对方法的话，AI 确实能提高效率。
最好用的场景是写重复性代码。比如 POJO 类的 getter/setter、DTO 和实体类的转换、简单的查询条件拼接，这些机械劳动交给 AI 绝对事半功倍。我们测试发现，这类代码 AI 生成的正确率能达到 95% 以上。
作为语法查错工具也不错。有次开发时忘了 Java 8 的 Stream API 怎么用，让 AI 生成了一段示例代码，比查文档快多了。但要注意，AI 有时会编造不存在的 API，最好还是交叉验证一下。
代码重构时，AI 可以提供新思路。我们让 AI 把一段冗长的 if-else 代码改成策略模式，虽然生成的代码不够完善，但提供的思路很有启发。相当于多了个初级程序员帮你 brainstorm。
但有几种情况绝对不能全靠 AI：涉及资金交易的核心逻辑、需要高度安全性的代码、复杂的并发处理、有特殊业务规则的场景。这些地方必须自己把关，AI 最多只能当个草稿纸。
🔮 未来展望：AI 会取代程序员吗？
测试结束后，团队讨论最热烈的就是这个问题。我的观点是：短期内不可能，但会改变程序员的工作方式。
AI 写代码就像当年的代码生成器、IDE 自动补全，本质上是提高效率的工具。它能解决 "怎么做" 的问题，但解决不了 "做什么" 和 "为什么做" 的问题。而这正是程序员价值的核心 —— 理解业务、分析需求、设计架构、权衡取舍。
Code Review 的过程也说明了这一点：AI 能生成看似正确的代码，但缺乏对业务上下文的深层理解，对边界条件、性能、安全性的考虑更是不足。这些都需要有经验的程序员来把控。
未来的程序员可能会花更少时间写代码，更多时间做设计、做审查、做优化。就像当年汇编语言被高级语言取代，程序员没有消失，只是把精力放在了更高层次的工作上。
但对于刚入行的新人，挑战确实变大了。如果连基本的代码都写不明白，只会调 AI 工具，很容易被淘汰。毕竟，你得先看得懂 AI 写的代码，才能发现其中的问题。
总结：AI 写代码靠谱吗？
回到最初的问题，我的答案是：在特定场景下靠谱，但不能全信。
简单的、标准化的代码，AI 写得又快又好，可以大幅提高效率。但复杂的、有特殊业务逻辑的代码，AI 生成的内容只能作为参考，必须经过严格的 Code Review 才能使用。
最重要的是，用 AI 写代码不能让人变懒。恰恰相反，你需要有更强的审查能力，才能驾驭这个工具。毕竟，代码是要对业务负责的，出了问题，背锅的还是写代码的人，不是 AI。
最后给个建议：把 AI 当成一个初级助手，用它来处理重复劳动，自己则把精力放在更核心的逻辑和架构上。这样既能提高效率，又能保证代码质量。记住，工具终究是工具，真正决定代码质量的，还是使用工具的人。
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