如何能让领导认识到 AI 写代码的能力是有限的？

先介绍下我这几年在工作中负责的项目：

前端+后端：

低代码开发平台。就是两年前火得很的那套割韭菜的玩意儿，可以可视化管理数据库并生成接口，拖拽生成 UI 并执行接口/渲染接口返回数据等。

前端：

基于 prosemirror 开发的 AI 文档编辑器。不仅仅是使用，在框架基础上开发了几十个扩展插件、自定义节点等
基于 canvas 开发的表格插件，不是 UI 组件库的那种 table 组件，而是类似 Luckysheet 那种 Excel 编辑组件（当然了，跟 Luckysheet 比是有差距的，自己开发主要是有一些定制化需求）
在线教学实验编辑系统，也是拖拽生成界面，然后通过一系列预置的事件/方法系统，能够为界面内的元素绑定行为逻辑，以此来搭建一些简单的小实验（例如电路实验、物理碰撞实验、数学模型可视化之类的）

以上是稍有点门槛的，其他例如 xxx 管理系统前端和 curd 后端的简单项目就不赘述了。

现在的问题是，领导可能听了很多网上关于 Cursor 的言论，再结合最近 DeepSeek 的火爆现象，他认为 AI 编程已经能够完美替代手工编码了，完全可以使用 AI 来完成上述项目日后的开发和维护工作，开发者只需要描述好问题，就能迅速的帮你写好代码/修好 bug ，甚至自动做好测试和部署。（其实就是嫌现在效率太低）

我尝试表达项目有难易之分，他在网上看到 Cursor 写出来的什么博客页、导航网站、小工具、小游戏都只属于入门级别的低复杂度项目，对于高复杂度的项目，Cursor 很难写出来有用的代码（更不要说可靠），也没法维护。

但是无果。

Qcui

215 天前

都赞成 AI 能提高效率，正方选手说 AI 需要人引导才能达到想要的效果，反方选手说 AI 解决不了复杂的问题，论据就是丢个问题或 issue 给 AI 它解决不了。感觉两方选手不冲突啊，不知道在讨论啥。直接丢给 AI 一个 issue 它不一定能 100%解决，所以需要人一步一步引导它去解决。同理，直接丢一个 issue 给人，人也不一定能解决。所以 AI 的使用就是人提供一些思路给 AI ，AI 也提供一些思路给人，在互动中把问题解决掉，这才是 AI 的正确使用方式吧。