后端 AI 使用情况调查

[falsemask]

问一下大家目前后端开发中，AI 使用情况： 1.使用范围有多大？是一个全新的需求直接让 AI 写，或者历史逻辑修改让 AI 写，还是自己边写边让 AI 修改 2.用的什么工具，模型 3.大家觉得使用 AI 效率有提升吗？ AI 足够智能吗？

[etnAtker]

1. 都有。
全新需求一般是比较独立的功能，否则它很容易乱拉屎。
修改历史逻辑 ai 还是很好用的，特别是基于 GPT-5 的，分析能力很强。
2. codex ，主要是因为便宜（相对 cc 来说，现在也可以薅 team ，虽然量不大）
3. 有提升，特别是在比较繁杂的重构任务上。但面对历史耦合度高，业务庞大而复杂的新需求，它还是有些力不从心。

[beiyue]

目前一些工具类的可能会让 AI 去写，业务的话写之前会跟 AI 讲讲想法，让 AI 优化一下思路，方法命名什么的。国内目前用的通义，还不错，国外用的 ChatGPT ，很好用，就是要升级 Plus 。AI 开发效率有提高，解决 BUG 和碰到一些不懂得不用去 bingying 搜，中文互联网信息质量太差了。ChatGPT 足够智能

[COOOOOOde]

1. 都有,但大部分是边写边改。新功能：写一个大框架 细节用注释标注出来但是我不写，比如// todo 这里将数据循环取出, 然后 xxxx. 框架写完之后让 AI 给我补全；历史逻辑要求先分析，改动先给我理清楚再动。
2. claude code 模型是 glm4.6 / sonnet4.5(token 形式的中转)，具体根据业务复杂度切换，难度高一点就贵一点的。切换在我这很方便无感
3. 提升巨大。代码时间缩短了一倍以上。一些不熟悉的 SDK 的 API ，通过日志反馈后能快速解决；我还写一些前端的东西，以前 30 分钟写一个页面弹框表单调后台接口，现在通过 AI 就是一句话的事情 有参考代码的情况下，结果我都懒得看了 因为基本都通过。

[lovedebug]

1. 都有，全新需求比如一个新的 service 或者函数会很容易。现在只写文档，纯用 claude code cli 辅助修改已有代码增加新需求会很难
2. claude code cli
3. 写全新需求大幅度提高效率，修改已有的复杂业务代码以增加功能困难，只能说提高了部分效率

[irrigate2554]

1. 新需求和改需求适合 AI ，修 BUG 还得自己上（最多让 AI 帮忙理一理代码逻辑找找关键位置）。
2. claude code + ccr 模型大部分是 glm4.6 。
3. 新需求效率大提升，改需求效率中提升，修 BUG 效率无提升或者小提升。

[snow0]

我最近在用 github copilot cli ，关键能免费用 sonnet4.5 和 gpt5 ，目前没出现过额度限制提醒

[fov6363]

1. 全让 AI 写。修 bug 这种 AI 可以一次性做对，完全的新功能，和 AI 讨论几轮设计，然后让它逐步实现，不断纠正它的代码。AI 的代码一定要强 review ，一点一点写。
2. Claude Code
3. 有非常大的提升，90% 的代码都是由 AI 写的，同时用多个 Claude Code 是基本操作吧。足够的上下文 AI 就足够智能，智能 = 上下文 + 模型能力

[disorientatefree]

1. 全 AI 写，但是写之前自己一定要设计好，也要仔细 review ，AI 很多时候还是会瞎搞的。
2. 主力是 Gemini based agent ， 简单的小项目会用 Claude 和 Codex 。 （ CC 和 Codex 的在开箱即用方面其实比 Gemini 好，但 Gemini 对大规模代码的理解能力要好很多，很适合维护老代码，但 CLI 不行，基本得自己搭）
3. 综合 20%提升吧，和具体任务有关。。 做个 demo 啥的基本 500%加速，但就日常工作来说其实 AI 给我帮助最大的还是在写作/读文档读邮件这些。