AI写代码靠谱吗?一个程序员使用AI编程助手的真实感受

2025-06-10| 4628 阅读

🚀初次上手:像突然多了个 “初级助手”

第一次打开 AI 编程助手时,我心里其实没抱太高期望。毕竟写代码这事儿,逻辑、细节、业务场景卡得死死的,机器哪能那么容易摸透。但输入第一个需求 ——“写一个 Python 的 Excel 数据去重函数” 后,屏幕上唰唰跳出几行代码,我还是愣了一下。
生成的代码乍一看没毛病,缩进整齐、命名规范,甚至还加了注释。复制到编辑器里跑了跑,还真把测试数据里的重复行去掉了。当时第一反应是 “有点东西啊”,但再仔细看,发现它用的是 pandas 的 drop_duplicates 方法,参数只给了默认值。实际工作里,我们往往需要指定特定列去重,还得处理空值,这些 AI 压根没考虑到。
后来又试了个更具体的需求:“用 JavaScript 写一个带防抖功能的搜索输入框监听事件”。这次生成的代码里,防抖函数的延迟时间写死成了 500 毫秒,而且没考虑到用户快速输入时的状态重置。改起来不算麻烦,但总感觉像雇了个刚入行的实习生,活儿能干,但得盯着。
用了一周后发现,AI 写代码的 “语感” 很奇怪。它特别喜欢用一些不常用的语法糖,比如在 Java 里用 Optional 的链式调用写判断,明明三行能说清的逻辑,非要嵌套好几层,显得很花哨,调试的时候反而更费劲。

📌简单任务:效率提升不止一点点

现在日常工作里,我已经离不开 AI 助手了,尤其是处理那些 “不想动脑” 的活儿。比如写单元测试,之前一个接口的测试用例要考虑正常输入、边界值、异常情况,至少得写半小时。现在把接口文档扔给 AI,指定用 Jest 框架,它能在 2 分钟内生成 80% 的基础用例,我只需要补充几个特殊场景就行。
还有数据库操作的 CRUD 代码,这玩意儿枯燥到让人犯困。之前写一个用户表的增删改查接口,从实体类定义到 Mapper 层、Service 层,复制粘贴都得折腾一小时。现在让 AI 按我的项目结构生成,它连字段注释都能根据数据库表结构自动填好,虽然偶尔会把 varchar 类型写成 int,但改起来比从头写快多了。
最惊喜的是处理正则表达式的时候。有次需要匹配 HTML 里所有带特定 class 的 div 标签,我自己写正则得查半天手册,试错好几次。给 AI 描述清楚需求后,它直接甩出一个能用的表达式,还附带了解释,连转义字符的处理都考虑到了。这种时候就觉得,AI 是真能解决痛点。
不过有个前提,描述需求必须像 “教新手做事” 一样具体。比如不说 “写个文件上传功能”,而是说 “用 Spring Boot 写文件上传,限制大小 5MB,只允许 jpg 和 png,上传后保存到 D 盘的 upload 目录,返回文件 URL”。描述越细,AI 生成的代码能用度越高。

🔍复杂项目:“掉链子” 是常有的事

但别指望 AI 能搞定复杂项目,我试过让它写一个分布式锁的实现,涉及 Redis、过期时间、重入机制这些点。它生成的代码看起来挺完整,甚至还加了注释说明 “防止死锁”,但实际跑起来发现,没有处理 Redis 连接超时的情况,而且重入计数的逻辑有漏洞,并发高的时候直接乱了套。
还有一次更坑的,让 AI 写一个订单状态流转的状态机。它把所有状态都列出来了,但忽略了 “已取消” 状态不能再转 “已支付” 这种业务规则。如果我没仔细核对,直接用在生产环境,后果不堪设想。这时候才明白,业务逻辑这东西,AI 顶多是 “照着葫芦画瓢”,深层的规则它悟不透
复杂代码里的 “暗坑” 特别多。比如写多线程代码时,AI 经常忘记加 volatile 关键字,或者锁的粒度控制得不对。这些问题在测试环境可能测不出来,上线后就会莫名其妙地出 bug,排查起来比自己从头写还费劲。
更麻烦的是调试 AI 生成的复杂代码。它的逻辑有时候很绕,变量命名也经常 “词不达意”,明明是个计数器,偏要叫 “tempValue”。跟着这种代码捋逻辑,还不如自己重新设计来得快。

💡优点很突出,但缺点也藏不住

平心而论,AI 编程助手的优点确实让人离不开。最大的好处是 “打破思维僵局”。有时候盯着一个问题久了,脑子会卡住,这时候让 AI 给个思路,哪怕代码不对,也可能突然想到解决办法。比如上次我纠结怎么优化一个查询语句的性能,AI 虽然没给出最优解,但它提到的 “加联合索引” 的思路,提醒了我之前漏考虑的索引组合。
还有就是学习新技术的时候,AI 能当 “快速入门工具”。我前段时间学 Go 语言,想写个简单的 HTTP 服务器,直接让 AI 生成示例代码,然后对着代码查每个函数的用法,比看官方文档快多了。它还能解释 “为什么要用这个包”“这段代码的执行流程”,相当于一个随叫随到的 “语法老师”。
但缺点也很明显,最头疼的是 “过度自信”。不管生成的代码对不对,它都一副 “没问题” 的样子,甚至会在注释里写 “这段代码经过优化,效率极高”。有次它生成的日期处理代码,在闰年 2 月 29 日会报错,我指出来后,它还会辩解 “这种情况概率极低,可以忽略”。
还有就是对上下文的理解有限。在一个大项目里,前面让它写了个工具类,后面再让它调用这个工具类时,它经常 “记不住”,要么参数传错,要么直接重新定义一个类似的方法。这时候就得把之前的代码片段再发给它,相当于 “提醒” 它别忘了上下文。

🤔总结:靠谱不靠谱,得看怎么用

用了大半年 AI 编程助手,我觉得它更像个 “增强版的代码模板库”,而不是 “能替代程序员的工具”。如果你指望它 “从头到尾写一个项目”,那肯定会失望;但如果用在 “写重复代码”“查语法”“给思路” 这些场景,它确实能省不少事。
对新手来说,AI 可能会让人 “变懒”。直接抄 AI 生成的代码,不去理解背后的逻辑,长期下来技术能力肯定会退步。我见过刚入行的同事,连基本的 for 循环都写不明白,全靠 AI 凑数,出了问题一脸茫然。
对老程序员来说,AI 更像个 “效率工具”。我们知道哪些代码可以让 AI 生成,哪些地方需要自己把控,能在保证质量的前提下提高速度。就像开车一样,AI 是导航,路线它可以推荐,但方向盘还得自己握。
所以说,AI 写代码靠不靠谱,关键不在 AI 本身,而在使用者怎么用。把它当 “甩手掌柜” 肯定不行,但把它当 “得力助手”,确实能让工作轻松不少。未来也许 AI 会更智能,但至少现在,写代码的核心还是得靠人。
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