AI 能帮我写代码，但它不能替我承担责任。
现在工作中，我已经大量使用 AI 辅助开发。
它可以分析 PRD、生成代码、解释项目逻辑，甚至完成整个模块的开发。
但无论 AI 写得多快，我最后都会自己检查一遍。
原因并不是我不相信 AI，而是它更像一个经验丰富的助手，而不是项目负责人。
AI 不懂真正的业务
AI 可以根据 PRD 写代码。
但是它不知道公司的历史逻辑，也不知道原有系统为什么要这么设计。
很多功能都需要和已有业务进行对接。
这些内容只有真正参与项目的人才能判断。
AI 写的代码也会有问题
我遇到过不少典型问题。
例如：
- 在循环里面执行 SQL 查询或更新。
- 一次性对很大的 List 使用
IN查询，不知道分批处理。 - 为了追求“优雅”，过度封装、过度设计，一个简单需求拆成很多方法。
这些代码不一定报错，但放到生产环境可能就会出现性能问题。
AI 也会翻车
我自己就踩过坑。
有一次为了省事，我直接让 Codex 最好的模型完成整个业务开发。
自己没有认真测试，就提交上线。
最后发现业务逻辑就是错的。
从那以后，我养成了一个习惯：
AI 可以写代码，但上线之前一定要自己验证。
我现在是怎么使用 AI 的
现在我更喜欢使用 Codex 的计划模式。
我会提前准备好需求文档（Markdown）、原型截图，并告诉它项目的代码规范。
另外我还会明确告诉它：
- 不要过度设计。
- 不要过度封装。
- 保持和现有项目一致的代码风格。
这样生成的代码质量会高很多。
不过 Codex 也有一些让我头疼的问题。
例如中文支持偶尔会出现乱码，把中文变成 \\uXXXX 这样的 Unicode 转义，最终导致查询条件错误。
还有一次，它修改一个功能时，把整个文件都重新整理了一遍。
虽然业务没有问题，但 Git 提交记录看起来整个文件都是我改的。
如果真的出了问题，最后还是我要背锅。
我的看法
AI 已经成为我每天都会使用的开发工具。
它能帮我完成很多重复性的工作，也能明显提高开发效率。
但真正决定代码是否能够上线的人，始终还是开发者。
AI 可以帮我写代码。
但是，责任永远不会替我承担。