Copilot 用得越多，debug 越不会了；ChatGPT 用得越久，自己动脑越少了。
这不是危言耸听，是我真实踩坑 3 个月后的感受。

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一、为什么我一开始以为 AI 是“效率神器”

三个月前，我刚进一家创业公司，项目时间紧，技术栈杂，从后端 Node 到前端 Vue3，到处是坑。
我每天打开 VSCode 就开启 Copilot，遇到需求就丢给 ChatGPT。不得不说，刚开始的效率真的飞起了：

• 工具函数几乎不写，ChatGPT 全包；

• SQL 语句从手写变成“自然语言 -> 查询语句”；

• 一些重复性的业务代码（CRUD）一秒出；

我当时心想：AI 编程真的是未来，程序员能活成 prompt 工程师太爽了！

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二、但问题很快出现了…

AI 写出来的代码，表面上看“能跑”，但实际却有非常多潜在坑点：

1. 不符合业务上下文

比如我用 ChatGPT 写一个权限校验中间件，它给了一个看似合理的逻辑，但其实完全不符合我们权限系统的数据结构。

我居然还debug 了两个小时，最后才发现不是代码问题，而是 prompt 本身就错了。

2. 隐藏的性能问题

让 AI 帮我写 Redis 缓存逻辑时，它生成了个“伪逻辑”：

• 每次访问都刷新缓存；

• 并发场景下没有锁处理。

看起来完美，实际上上线一周就炸了，一堆缓存穿透 + 数据错乱。

3. 代码审美严重下降

我开始习惯性复制 AI 的回答，不再优化变量命名，不再关注边界条件，不再考虑可读性。
三个月前写的代码，现在我自己都想重构。

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三、我总结了几个「用 AI 编码」的真实教训

1. AI 是外包助手，不是架构师

AI 可以帮你生成一段“可以运行”的代码，但它不会帮你评估技术选型、业务适配、团队协作成本。
你要用脑子，不是用它的脑子。

2. prompt 越精准，代码越接近理想状态

同样是“写一个 JWT 登录验证逻辑”，

• 如果你只是说“写一个 JWT 验证”，它会给你最基础的实现；

• 如果你说“使用 koa、考虑 token 过期刷新机制、结合 redis 存储黑名单”，结果就完全不同。

prompt 就是你的技术思维体现，不是一句话糊弄过去。

3. 遇到不懂的代码，先别问 AI，先自己 debug

我现在强迫自己做一个事：

• 不懂的报错，优先自己查官方文档 + 打 log；

• 真搞不定，才去问 ChatGPT。

否则你的问题解决能力会严重退化。

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四、我现在是怎么使用 AI 辅助开发的？

不是不用，而是用得更克制、更策略性：

场景	我的做法
写工具函数	用 AI 起草，自己 review & 重构
代码审查	让 AI 帮我解释 diff，提高效率
性能分析	只让 AI 提思路，具体逻辑自己调
写注释、文档	全部交给 AI，效率拉满
设计架构 / 模块划分	AI 不参与，人脑主导

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五、写在最后：AI 编程的未来，属于有判断力的开发者

说实话，现在用 AI 写代码确实是大势所趋，我不是反对，而是提醒：

如果你放弃思考，把代码交给 AI 去决定，未来也许你就变成了“代码搬运工”；
但如果你保留了架构判断力、业务理解能力，那 AI 就是你的“超级外包兵”。

所以别问「AI 会不会取代程序员」，而是要问：

你是不是在退化成一个“只会问 AI”的程序员？

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如果你也在用 Copilot / ChatGPT 编程，欢迎留言聊聊你的感受。
这场工具革命，我们每个人都在参与，但也要清醒。