当 AI 成为主要开发者后，我反而越来越“不懂自己的项目”了

[dengj3355]

最近有个很奇怪的感受。 我手上有个项目，从一开始就是用自然语言指令驱动 AI 来构建的。 最初阶段非常高效——我只需要不断描述需求，AI 就能快速生成代码、搭建架构、补全逻辑。开发速度几乎比传统写法快了一倍还不止。

但做到中期、后期后，问题就慢慢浮现出来： 这些代码虽然都是 AI 写的、功能也都能跑，但我对项目的掌控感在不断下降。

现在我只能大致理解每个模块的作用、整体框架的结构。 可要我真的去深入理解那些 AI 生成的实现细节，难度已经不亚于自己重新写一遍。 调试时我通常只会判断问题大概出在哪个环节，然后让 AI 去重点排查。 如果 AI 也查不出来，我才会“亲自下场”，顺藤摸瓜地一点点追踪。

更微妙的是： 有些功能 AI 实在实现不出，我自己手动写了一部分。虽然能跑，但风格和 AI 生成的代码格格不入，仿佛是两种语言、两种思维方式。

项目越完善，我反而越觉得它脱离了我的掌控。 但它又确实能跑、能上线、能迭代——于是我也不去多想，只要结果对了就行。

这种感觉就像在管理一个越来越聪明、但不再完全听话的开发助手。 它写的东西我看得懂，但没法真正“拥有”——就像一个我主导、但我又没法完全理解的系统。

我很好奇： 🤔 有没有人也有这种感觉？ 当 AI 开始承担主要开发任务后，我们是不是正在失去“理解代码”的必要性？ 或者说，未来的程序员，会不会更像“代码导演”而不是“代码工匠”？

[sagnitude]

看别人写的代码也是一样的吧。你写之前可以总结好代码规范让他执行，代码规范先行，之后才是系统设计，模块设计，模块文档，实际实现，测试。

[objcat]

没有任何一家代码是纯 AI 写的 我觉得还是不太行

[justtokankan]

老板也不需要看懂代码

[visper]

你的领导管理的时候，也不知道你写的代码。有问题的时候就找你。 不过对 ai 。可以要求多点。比如完善的注释，说明文档，单元测试。

[INCerry]

至少生成以后，每次都要 review 下代码吧？

[bearbest]

做管理而不是做研发

[ZyqAlwaysCool]

对于不懂的语言框架，我的做法是先熟悉+自己写，再让 ai 来做构建，得保证有能力改；对于熟悉的，让 ai 构建后再 review 一遍代码

[strobber16]

标题为什么是反而，明明应该是果然

[rebecca554owen]

每次 review 都要删除一部分代码。

[Cheons]

就想像自己升职了🤣

当了管理

[edak]

代码对不懂它的人来说，一直如此

[kneo]

又不是你写的项目，看不懂很正常。

[yrom]

把 AI 当成实习生，而你在带实习生写代码…

[Cola98]

+1 ，每次刚开始用 AI 写效果都会不错，然后慢慢的项目越来越大以后，其实就不可控了，为了减少这种可能性我是编写各种 prd ，然后提前做好设计，有一点做系统设计的感觉，然后把每个模块拆分扽很细节。同时规范它的写代码风格。不过还是想要人工介入。

[irrigate2554]

我也有这种感觉，解决办法确实是当作自己升职了当小技术中层了不用所有代码都完全懂了，然后就是多 review 它的代码，不要老是 keep all 。

[garywill]

正确的用法是，先让 AI 写，然后一定自己改一遍（甚至重写，对 AI 完全不满意），然后交给 AI 检查有没有潜在错误

[yuntun]

很有感触 , 对项目陌生了

[greatbody]

正确的做法是让 AI 完善思路，然后 [自己根据思路定下 API 草稿] 然后让 AI 补充细枝末节，人工审阅后，让 AI 先生成用户故事，人工审核后，让 AI 生成集成测试，检查集成测试的细节，人工审核后让 AI 写代码实现。

[lneoi]

你这样想，这是你一年前写的代码，你能知道他方方面面细节吗，没办法。但只要是在你掌控之内就没问题

[dengj3355]

@INCerry
@ZyqAlwaysCool
@rebecca554owen
@irrigate2554
前期会 review 的，而且很好理解，中后期代码越写越多，模块越来越多，有时候这里跳一下那里跳一下，跳半天只是加个变量等等，根本联系不上上下文，所以后期我就统一 keep all 了