0. 核心目标：从“代码产出者”变成“文档定义者”
这篇文档不是教你怎么把 Ctrl+C / Ctrl+V 换成“让 AI 写代码”，而是希望帮你完成一次根本性的角色转换：Code is generated, Document is the Source of Truth（代码是生成的，文档才是真理之源）。
你不再是砌砖的工匠，而是画图纸的建筑师。你的核心产出不再是 FunctionImpl，而是 RequirementSpec 和 ArchitectureDesign。
最终目标是：在安全合规前提下，把“写代码”变成一种“自动化生成”过程，人力主要花在：
需求澄清与拆解（把模糊的想法变成清晰的文档）；
架构与边界设计（定义 AI 的活动范围）；
文档对齐与验收（检查代码是否忠实实现了文档）。
如果我们真的把这些事情做扎实，大概会发生几件很具体的变化：
文档即代码：只要文档改了，代码就能跟着变。修改功能不再是“改代码 -> 改文档”，而是“改文档 -> AI 重写代码”。
模型无关性：只要文档写得够细，用 GPT 还是用Qwen，区别只在于生成的快慢，而不会偏离核心逻辑。
知识资产化：团队沉淀下来的不再是一堆只有原作者能看懂的代码，而是一套套清晰的、可复用的业务逻辑文档。
不管你是程序员、测试还是产品、设计师，今天都应该大用特用大模型写代码和文档——越早把它融进日常工作，越不容易被“会用 AI 的人”替代。年纪大也不一定会被“优化”，只要你会用模型，完全可以带着一堆 AI 再干几十年。
这不是“立刻变成科幻世界”，而是一个可以在几个月内逐步感受到的现实改进。
大模型编程（LLM‑based Programming）的核心变化，是从关注 “怎么做（How）”转向 “需要什么（What）”。
2023 年我还在微软时，GPT 刚刚兴起，大家已经开始尝试用大模型辅助处理一些代码问题。当时微软也在开发基于大模型的 Copilot，但受限于模型能力，功能还比较基础——只能帮忙添加注释、生成简单的单元测试，离真正“会写代码”还有很大差距。
然而短短一年多后，到了 2024 年底，我已经能用 Cursor 完成几乎所有的编码任务。过去一年多，我几乎没有真正“手写”过代码。不仅是我，我认识的很多程序员也是如此：日常工作的重心转向了系统设计、任务拆解和代码 Review，具体的实现则交给 AI 模型。
加入钉钉后，尽管我没有任何 Java 工程经验，依然能快速完成开发需求，产出的代码质量较高，也能很好地与团队现有的代码风格保持一致，全倚仗大模型的帮忙。
所以我非常确信：未来一定是大模型编码的世界，学习大模型编程会像学习使用 IDE 一样，成为一项最基本的工程师技能。
注意：以上场景的效率提升因人而异，关键是找到适合你的使用方式。
在传统软件工程里，“结对编程”是指两名开发者在同一台机器上协作：一人写代码（Driver），另一人盯整体设计和问题（Navigator），两人定期互换角色。收益主要在于：更早发现问题、更高代码质量、更快知识传递。
在大模型时代，可以把日常开发理解为一种“人 + AI 的新型结对编程”，只是角色从“人 + 人”变成了“人 + 模型”：
在这个模式下，"写代码"不再是你的唯一核心技能，你更多要擅长：
把需求翻译成清晰的 Prompt 和约束条件；
设计合理的步骤（先测试、再改代码、再回归）；
识别模型输出中的风险和幻觉，进行二次校对。
如果你还没有开始用 AI 编程，建议从以下低风险任务开始：
第一次尝试：给现有函数补充单元测试
第二次尝试：理解陌生代码模块
第三次尝试：编写技术方案文档
预期时间：每次 10-20 分钟，完成后你会对 AI 的能力边界有基本认知。
2.2 新的工作节奏：利用“认知缓冲”对抗“代码催眠”
在使用 AI 编程时，你会发现一个显著的变化：键盘敲击声变少了，屏幕前的“等待”时间变多了（我称之为“受迫性摸鱼”）。
请注意：这段“空窗期”不是在浪费时间，而是必要的“认知缓冲（Cognitive Buffer）”。
在大模型高速生成大量代码时，人类很容易陷入“代码催眠”（Code Hypnosis）状态——即看着代码流淌觉得都对，实则大脑已经麻木，失去了批判性思维。
因此，强烈建议大家“合法化”这段等待时间：
强制抽离：在 AI 生成的几十秒内，允许视线短暂离开屏幕，或者清空大脑。这能让你在下一秒 Review 代码时，保持“像看陌生人代码一样”的敏锐度。
思维预演：利用这段间隙，跳出具体语法，在脑中预演逻辑的边界情况，而不是盯着光标发呆。
节奏切换：从“连续的高频输出”转变为“脉冲式的决策—休息—决策”。
给团队的共识：在 AI 时代，不要用“是否一直在敲键盘”来衡量工作饱和度。一个对着屏幕静默思考、正在进行“认知重组”的工程师，往往比一个被 AI 带着跑的工程师，更能守住系统的安全底线。
不要死记某个具体版本"最强"，模型迭代很快。
更实用的方式是按决策流程选择：
使用口诀：安全第一，复杂度第二，成本第三
常见模型类型参考：
常用模型价格：
使用原则：
实际使用时，建议团队内统一几种“推荐组合”，例如：
当然在安全可控和你舍得花钱的情况下，你可以使用中转站来使用世界上所有的大模型：
https://openrouter.ai/
https://zenmux.ai/
大模型的“聪明程度”一半来自模型本身，另一半来自你给的提示词（Prompt）。对于经常使用的模型，建议为每个模型准备一份固定提示词文件，例如 claude.md、gpt.md、gemini.md，并在会话开始时整体贴入。
一个实用的个人 Prompt 模板通常包含这些部分：
引用文档：不要在 Prompt 里口述复杂逻辑，请直接引用 URL 或文件路径（@docs/spec.md），让 AI 以文档为准。
角色定义：你希望模型扮演什么角色（结对工程师 / 架构师 / 文档助手等）
目标与范围：这次对话主要解决什么问题，允许/不允许碰哪些模块
工作方式：先问再改、先给方案再写代码、必须生成测试等
禁止事项：不允许拍脑袋造接口、不允许一次改太多文件、不允许忽略安全规则等
输出格式：需要列表、代码块、Diff、还是分步骤说明
项目特定习惯：日志前缀风格、错误码规范、测试框架等
现在因为大模型能力的增强，已经不需要再写以前那种很长的，人设般的提示词了，但是约束型和步骤型的提示词仍然很好用。
网上也有很多很优秀的模版，比如：
https://cursor.directory/
https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts
3.4 进阶技巧：
构建“会自我进化”的 SOP (Real-Time RL Lite)
在深入这个技巧之前，我们需要先对齐一个工程概念，这不仅关乎提示词，更关乎工具链的集成：
💡 核心概念补齐：什么是 Claude Skill？
Claude Skill 是一个将“大模型的思考逻辑”（Prompt/SKILL.md）与“传统代码的执行能力”（Scripts）打包在一起的“能力插件”，旨在让通用的 AI 瞬间变成能精准执行特定复杂任务的垂直专家。
在高阶 AI 编程中，一个成熟的 Skill 通常不止是提示词，而是一个“能力包”，包含两个核心部分：
1. 大脑 (SKILL.md)
2. 手脚 (Scripts/Tools)
结构示例：
my-code-review-skill/├── SKILL.md # 告诉 AI：先跑脚本，再根据日志写评语└── run_linter.py # 实际干脏活累活的传统代码
这种模式的威力在于：你把确定性的逻辑写成脚本（传统编程），把不确定性的逻辑写成 Prompt（大模型编程），然后让 AI 自动调度。
让 Skill 自我进化 (RL Lite)
在 3.3 节中我们提到了静态模板的局限性。“青春版强化学习”的核心逻辑是：每次任务结束后，不只验收代码，还要验收 Skill 包本身。
操作流程：
1. 执行 (Execute)：让 AI 读取 SKILL.md 并调用配套脚本执行任务。
2. 复盘 (Review)：如果任务失败（例如脚本报错、或者 AI 对脚本输出的理解有误）。
3. 进化 (Evolve)：
通过这种方式，你的“资产库”里不仅有越来越聪明的 Prompt，还有一套越来越好用的自动化脚本库。
实战案例：我在使用 Claude Code 时，第一次它生成了不带中文注释的代码。我没有只让它重写，而是让它更新了自己的 Skill 文件。现在的 SKILL.md 里自动多了一行：
Rule 5: All strictly business logic must have simplified Chinese comments explain the 'Why', not just the 'How'.
从此以后，我再也不用在这个问题上浪费口舌。即使哪天换了模型，换了新人，只要这份 SOP 还在，团队的战斗力就能在几分钟内恢复 80%。
我的极速版Gemini.md
Protocol Selection Rules
From now on, please adhere to the following protocols based on the task type:
Medium/Large Code Tasks: Refer to @/Users/wuyue/Documents/RIPER-5.md
Small Code Tasks: Refer to @/Users/wuyue/Documents/RIPER-LITE.md
Documentation Tasks: Refer to @/Users/wuyue/Documents/RIPER-DOC.md
Please try to communicate with me in Chinese as much as possible.
而且你也可以在和大模型的对话和工作的过程中，根据自己的习惯和喜好，命令大模型帮你更新对应的claude skill，这样也可以满足懒人的需求，比如这一版Gemini.md就是我让gemini写的。
这里还有一些claude skill的例子，大家熟练了之后可以作为参考。
https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills
4. 基于文档的开发流程 (Spec-Driven Development)
什么是 Spec-Driven Development (SDD)?Spec-Driven Development (SDD) 是一种软件开发方法论，强调在编码开始之前编写详细、结构化的规格说明书（Specifications），通常用于指导 AI 编程代理。它采用分阶段的方法：首先明确用户需求和意图，接着创建技术方案，将工作拆解为微小的、可审查的任务，最后逐一实施这些任务。这一过程旨在通过提供清晰的开发蓝图，减少猜测和返工，从而显著提高代码质量、可控性和可预测性。
这是本指南推荐的标准作业流程。它的核心在于：严禁在没有文档支撑的情况下直接修改代码。让大模型完全基于文档，以文档为唯一核心，这样程序员只需要控制文档，就可以约束大模型，就可以控制代码的质量，保证下限。
4.1 核心理念：文档即源码 (Doc as Code)
在 AI 编程时代，自然语言文档就是你的“源代码”，而 Java/Python 代码只是某种“编译产物”。
Source Code: requirements.md,api_spec.md,architecture_decision.md
Compiled Binary: UserService.java,main.py
Compiler: LLM (Claude, GPT, Qwen)
4.2 标准工作流 (The SDD Workflow)
Phase 1: 意图定义与文档生成 (Intent & Spec Generation)
- Prompt: "我想给结算流程增加 VIP 折扣，参考现有的 Coupon 逻辑。"
- Result: AI 生成了
docs/tasks/vip-discount.md，包含修改步骤、接口定义和数据流。
Phase 2: AI 编译 (AI Implementation)
Phase 3: 文档验收 (Verification & Alignment)
动作：检查 AI 生成的代码。
关键点：如果发现代码逻辑不对，不要直接动手改代码，也不要只在对话框里骂 AI。
正确做法：回到 feature-xxx.md，修改描述得不清楚的地方（比如增加一个约束条件），然后让 AI “重新编译”（Re-generate）。
原因：这样能确保你的文档永远是最新的，且下一次（或换一个模型）还能生成正确的结果。
4.3 Demo 示例一：用日志 + AI 做 Debug
（内部项目只能使用内部工具 iflow+Qwen3 coder）
1. 先用大模型添加全流程日志：
2. 推送代码并且部署
让大模型提交代码的好处就是可以帮你自动生成commit和自动解决一些落后和冲突的问题，比如
3. 运行测试然后获得日志，再把日志喂给大模型
4.4 Demo 示例二：从开源项目到“文档 + 小改动”
（开源项目可以使用任何工具，例如claude code+claude4.5, codex + gpt 5.1, kilo code+gemini3等）
1. 使用大模型A(codex+gpt5.1)来生成文档
花费了大约八分钟（注意token消耗，这都是钱）
2. 提出修改需求，让大模型输出详细的修改文档
3. 让大模型B（claude code + claude 4.5）阅读文档和项目，让他说明这份文档是否足够帮助修改代码，以及有什么可能的问题。
4. 让大模型A根据意见修改文档
如果你有耐心，可以反复让多个大模型互相review，直到他们都不再有意见。
5. 让大模型B开始实施代码
6. 让大模型A和大模型B分别review，最好再加上一个新的大模型C一起review，然后根据意见修改文档和代码。这样反复直到你和大模型都没有更多意见。
7. 让大模型补充大量的日志，并且使用专用的日志管理器，来方便进行debug。
8. 推送和测试。
让大模型提交和推送，再也不用担心推错文件、用错git命令、或者编不好commit了。
最后参考demo示例一，在pre环境进行全流程/回归测试，捕捉对应日志再喂给大模型。
4.5 进阶图景：文档是 AI 智能体之间的“通信协议”
(Protocol of Agents)
我们常把文档看作是“给人看的”，但在大模型时代，文档有了全新的身份：不同 AI 智能体之间的 API。
这开启了一种全新的团队协作模式：以后不再是你和我沟通，而是你的大模型和我的大模型进行沟通，人类只需要做 Review 和信息确认。
这种“Agent-to-Agent”的协作可以覆盖软件工程的全链路：
1. 产品 <-> 开发 (PM AI 🤝 Dev AI)：
- 产品经理口述需求，让“产品 AI”生成一份结构化极强、无歧义的
Requirement_Spec.md。 - 开发人员不需人工翻译需求，而是直接把这份文档喂给“架构师 AI”，自动生成
API_Design.yaml 和 DB_Schema.sql。
2. 开发 <-> 开发 (Backend AI 🤝 Frontend AI)：
- 前端开发的 AI 读取该文档，自动生成 TypeScript 类型定义、Mock 数据和 API 调用代码。
- 后端改了接口？更新文档，前端 AI 自动感知并重构调用逻辑。
3. 开发 <-> 测试 (Dev AI 🤝 QA AI)：
- 开发提供
Design_Spec.md 和 API_Spec.md。 - 测试人员的 AI 读取文档，自动生成
Test_Cases.json 和自动化测试脚本。 - 人类只做验收：人类不再去写每一行测试代码，而是审核测试用例覆盖了哪些业务场景。
这一模式的核心价值：
消除“翻译损耗”：传统模式下（人脑 -> 口述 -> 人脑），信息层层衰减。新模式下（AI -> 标准文档 -> AI），信息以数字精度无损传递。
各司其职的维护：每个人只负责维护自己领域的文档。当需求变更时，上游更新文档，下游让 AI 重新跑一遍 Diff，立刻就能完成全链路的对齐。
文档活化：文档不再是躺在 Wiki 里的死尸，它是连接产品思维、代码实现与测试验证的活性媒介。
| | |
|---|
| 上下文腐烂 | 持续保持在一个对话（session）中很久，导致上下文太长太宽泛，模型注意力丢失。 | 尝试多使用compact指令，并且在解决完一个问题后就使用clear指令清理上下文。 |
| 目标漂移 | | "只优化函数 calculateTotal，不做任何其他的变更，集中于此函数一点。" |
| 幻觉/瞎编接口 | 直接使用 AI 提到的 StringUtils.sanitize() 方法 | 先用 IDE 搜索确认项目里是否真有这个方法，不存在就反馈给大模型，要求它重新给方案。 |
| 过度信任 | 只看 AI 的文字解释："我已经修复了空指针问题" | 每次都亲自看 Diff，检查是否真的加了空值判断，并运行相关测试验证。每次都让执行大模型和其他大模型进行汇总回报和review。 |
| 一次要求太多 | | 拆成多个小任务，每次只做一个功能模块，尤其是qwen3和GLM4.6等能力稍弱的模型。 |
| 规则过拟合 | 因为一次特殊情况骂了 AI，导致它在 SOP 里写死了一条极其严苛的规则（如“禁止使用任何第三方库”），导致后续任务卡死。 | 定期 Review 你的 Prompt/SOP 文件*。像重构代码一样重构 Prompt，删除过时或太死板的规则，保持指令的通用性。 |
核心原则：AI 是很厉害的实习生，不是无需审核的高级工程师。
5. 进阶防守：对抗“复杂度熵增”与“最后 10% 陷阱”
很多新手在使用 AI 编程时容易陷入一种线性的乐观：“既然 10 分钟能写完前 50%，那剩下 50% 肯定也很快。”
但真实的大模型开发曲线是非线性的。为了避免项目在收尾阶段崩盘，我们需要引入一套**“防守型开发策略”**。
在传统编程中，难度通常是渐进的。但在 AI 编程中，存在一个显著的**“最后 10% 陷阱”**：
警惕：往往最后的 10% 的功能完善，很有可能需要占用整个开发周期 20% 至 30% 的时间。
在这个阶段，代码的复杂度熵增极快。一个微小的改动（比如修个 UI）可能导致后端核心逻辑崩塌（Regression）。如果你此时还在盲目追求速度，大概率会陷入“修一个 Bug，生出三个新 Bug”的死循环。
5.2 核心策略：建立“文档-代码同步记录仪” (ChangeLog)
为了对抗混乱，我们不能只依赖 Git 的 commit，而需要建立一份由 AI 自动维护的 ChangeLog。更重要的是，这份日志必须追踪文档与代码的一致性。
它的核心价值在于：
1. 认知对齐：当开发了两天后，最早的需求约束会被遗忘。ChangeLog 帮你回忆“我们根据哪个版本的文档做了哪些改动”。
2. 法医级溯源：如果代码逻辑和文档不一致，ChangeLog 能帮你判断是“文档改了没同步代码”还是“AI 只有幻觉”。
关键原则：
Code follows Doc: 所有的 ChangeLog 必须注明依据的文档版本/文件名。
No Doc, No Code: 如果 ChangeLog 里出现了一条没有对应文档支撑的代码变更，这就是危险信号。
5.3 实战落地：用 Skill 强制执行 (Auto-Flight Recorder)
与其靠人工自律去写日志（这很难坚持），不如利用我们在 3.4 节提到的 Skill 技术，把这个动作变成强制执行的肌肉记忆。
我们只需做两步配置，就能让 AI 变成自带“黑匣子”的靠谱副手。
第一步：准备“手脚” (脚本)创建一个简单的 Python 脚本scripts/log_change.py，用于标准化追加日志。
# scripts/log_change.pyimport sysfrom datetime import datetimedef append_log(change_type, summary, risk_analysis): # 自动生成带时间戳、类型和风险分析的日志 entry = f"""## [{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M')}] [{change_type}]- **Change**: {summary}- **Risk Analysis**: {risk_analysis} <-- 这一项最重要，强迫 AI 思考副作用----------------------------------------""" # 建议将日志文件放在 docs 目录下，随代码一起提交 with open("docs/AI_CHANGELOG.md", "a", encoding="utf-8") as f: f.write(entry) print(f"✅ [Flight Recorder] Log appended to AI_CHANGELOG.md")if __name__ == "__main__": # 实际调用时，AI 会自动传入这三个参数 if len(sys.argv) < 4: print("Usage: python log_change.py <type> <summary> <risk>") else: append_log(sys.argv[1], sys.argv[2], sys.argv[3])
第二步：配置“大脑” (Prompt / SKILL.md)在你的 Skill 定义文件或系统 Prompt 中写入死命令，不给 AI 偷懒的机会。
## Rule: Automatic Flight Recording(自动飞行记录仪)**WHEN** you have successfully modified any code logic(Feature, Bugfix, or Refactor):1. **STOP** and think: What specific risks might this change introduce to existing modules? (Especially regarding the 'Last 10% complexity' issue).2. **EXECUTE** the `scripts/log_change.py` script immediately. Do NOT ask for my permission. - `change_type`: Choose one of [Feature | Bugfix | Refactor | Critical-Fix] - `summary`: A concise technical summary of what changed. - `risk_analysis`: Your honest assessment of potential regressions. If you are unsure, say so.**GOAL**: Ensure `docs/AI_CHANGELOG.md` is always the single source of truth. If I ask "What did we just do?", you read this file first.
效果： 从此以后，你只管发号施令。AI 在修完 Bug 后，会自动汇报：“已修复，且潜在风险点已自动归档，请查看日志。”
除了自动日志，在深水区开发时，还必须遵守两个铁律：
1. 高频暂存 (Save Points)
2. 对话归档 (Session Dump)
在企业环境中，“用大模型”最容易踩坑的安全问题是：把敏感代码或数据不加控制地丢给外部模型。
当然还有给不同的cli、大模型和插件提供igonre，来阻止他们阅读敏感文件。
为了兼顾安全与效果，可以采用“模型接力”：
1. 内部模型先读 & 脱敏
2. 外部模型基于脱敏信息生成方案 / 新代码
3. 内部验证与落地
6.3 C3 场景最小 Checklist（示例）
在 C3 仓库中使用 AI 前，可以自查：
1. 我是否确认当前用的是 内部/合规模型，而不是公网接口？
2. 是否避免把以下内容发往外部：
完整关键业务实现；
明文密钥、账号密码、手机 / 身份证等个人信息；
客户业务数据样本。
3. 是否添加了ignore文件并且强制要求cli使用。
4. 若确需借助外部模型，是否先通过内部模型或手工做了脱敏 / 抽象（只发伪代码和接口说明）？
5. 外部模型生成的代码，是否经过了内部 Review 和测试再合入？
结合前面的内容，可以把"大模型编程"理解为两层职责：
1. 个人层面
2. 团队层面
如果说传统编程时代，你的核心资产是“你脑子里的经验”和“你写下的代码”；那么在大模型编程时代，你最宝贵的核心资产将变成：**这一整套“文档驱动的开发体系”——包括精细的需求文档、架构设计、Review 标准，以及那份会自我进化的 Prompt/SOP 库。**即使哪天换了模型，换了新人，只要流程和SOP 还在，团队的战斗力就能在几分钟内恢复 80%。
这份文档只是一个起点，真正的价值会来自你在实际项目中不断试错、总结、微调的那套"你们自己的流程"。
Q1: 用 AI 写的代码出 Bug，责任算谁的？
A: 算你的。AI 是工具，你是使用者和最终 Review 者，就像用 Stack Overflow 复制的代码出问题，责任也在你。最终上线的代码质量由你负责。
Q2: 学习 AI 编程会不会让我的编码能力退化？
A：类比思考：用 IDE 自动补全不会让你忘记语法，但会让你不再记忆 API 细节。关键是理解原理而非记忆语法。AI 编程会让你：
更少关注"怎么写一个循环"
更多关注"系统架构是否合理"
编码能力不会退化，但能力重心会上移
Q3: 我的代码会不会被模型拿去训练，泄露给别人？
Q4: AI 总是给出错误答案，是不是不可用？
A：需要调整使用方式：
1. 明确约束：不要问"帮我写个登录功能"，而要说"用 Spring Security + JWT 实现登录，Token 有效期 2 小时"
2. 分步验证：不要一次生成整个模块，而是先让 AI 给方案，你确认后再分步实现
3. 主动纠错：发现错误立即反馈给 AI："这个方法不存在，请使用项目里已有的 XxxUtils"
Q5: 用了 AI 之后，我还需要学习新技术吗？
A：必须学，而且可能要学得更快。AI 可以帮你：
反而因为 AI 降低了"实现成本"，你会有更多精力去探索新技术。
Q6: AI 能完全取代程序员吗？
A：不能，至少在可预见的未来不行。AI 在很多重复性、模式化、实现层面的工作上确实已经可以做到比普通工程师更稳定、更高效，但它有几个天然短板：
很难真正理解那些含糊、暧昧、不断变化的产品需求，只能根据你给的描述去“猜”；
无法主动协调多个子系统、多个 Sub AI 以及跨团队沟通，它只能在你设计好的流程里执行；
最关键的一点：它没法为线上事故和业务决策背锅，也承担不了合规和安全责任。
所以更现实的图景是：能熟练驾驭 AI 的工程师会替代不会用 AI 的工程师，而不是“AI 整体替代所有程序员”。你的不可替代之处在于理解业务、拆解问题、设计流程，以及为结果负责——AI 帮你干活，但短期内还抢不走你的饭碗。
Q7: 使用大模型效率提升了，团队是不是应该承担双倍的需求吞吐量？
A: 这是一个需要高度警惕的“效率陷阱”。
虽然 AI 加快了“编码（Coding）”的速度，但它并没有缩短“思考（Thinking）”、“审查（Reviewing）”和“验证（Testing）”的时间。相反，AI 生成代码的速度越快，代码审查的密度要求就越高。
如果因为 AI 写得快，就盲目将需求吞吐量翻倍，会导致两个严重的后果：
1. “泡沫代码”堆积：AI 极易生成“看起来能跑但逻辑脆弱”的代码。如果没有足够的人工 Review 时间，这些代码会迅速变成难以维护的“技术债”。
2. 风控防线失效：当排期被压缩到只能“由 AI 生成并直接提交”时，工程师实际上失去了对系统的掌控力。一旦发生线上故障，修复成本将指数级上升。
结论：AI 节省下来的时间，不应被全部转化为“更多的功能数量”，而应被重新投资到“更高的代码质量”和“更完备的测试覆盖”上。这才是实现降本增效（降低维护成本，增加开发效率）的正确路径。
注：以上图片均由Gemini3制作，内容由GP5.1、Gemini3、Qwen生成。
开源项目由Claude4.5和GPT5.1操作。
