🤖 警惕AI编码陷阱：速度与可持续性的权衡

文章指出，软件开发的核心是解决问题，编码仅占一小部分。AI编码工具如Claude Code虽能“10倍”加速代码编写，但实际交付可用软件的生产力提升仅约“10%”。这是因为AI缺乏应用上下文，导致开发者需投入大量时间进行后期理解、测试和集成，最终沦为修复AI输出的“无趣”工作。

作者将此比作“技术主管的困境”：经验丰富的技术主管在追求交付速度时，常面临公平授权与包揽重任的矛盾。包揽虽短期高效，但长期损害团队健康并导致经验孤岛和人员倦怠。

为避免AI编码陷阱，文章建议将AI视为“闪电般快速的初级工程师”。它们速度惊人，但缺乏学习能力。有效利用AI需采取“AI驱动工程”而非“随性编码”模式，即通过最佳实践平衡交付与团队成长。这包括将AI融入软件开发生命周期的每个阶段：从需求规范、文档生成、模块化设计、测试驱动开发、编码标准到监控与内省。通过为AI提供结构、标准和流程，工程师能将AI的原始速度转化为可持续的交付能力，从而真正放大团队的生产力。

(HackerNews)

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