从质疑到依赖:一个程序员的AI编程助手使用心路历程与体验分享

2025-05-07| 5544 阅读
作为一个写了八年代码的程序员,第一次听说 AI 编程助手能自动生成代码时,我差点笑出声。当时心里就一个念头:这玩意儿能靠谱?咱们写代码靠的是对业务逻辑的吃透、对框架的理解,还有多年踩坑攒下的经验。AI 凭什么能替代?

🤔 质疑期:这东西能比我自己写靠谱?

那会儿团队里有人开始试用 AI 编程助手,每次代码评审看到带 "AI 生成" 标记的片段,我都忍不住多挑几遍错。有次一个实习生用 AI 生成了一段支付接口的签名验证逻辑,我扫了两眼就发现 timestamp 校验的时间窗口设成了固定值,没考虑服务器时区偏移。当着全组的面怼得那孩子脸通红 —— 不是针对人,是觉得这种依赖 AI 的风气不对劲。
自己也偷偷试过某款号称 "顶级" 的 AI 编程助手。让它写个二叉树遍历的递归实现,结果返回值类型都搞错了;生成的 SQL 查询居然用 SELECT * ,还忘了加索引条件。那会儿笃定这东西就是个玩具,最多帮新手写写 "Hello World",真到生产环境肯定掉链子。
最反感的是有人说 "以后程序员要失业"。编程又不是堆砌代码,核心是把业务需求翻译成技术方案。就像医生不会被 CT 机取代,程序员的价值也不在敲键盘的速度。AI 最多算个高级记事本,哪能理解甲方凌晨三点突然改的需求?

🧐 尝试期:哎?这波操作好像有点东西

转折点出现在去年赶一个电商大促的项目。当时要在三天内给原有订单系统加个 "预售定金膨胀" 的功能,涉及到订单状态流转、支付金额计算、库存锁定这一堆逻辑。连续熬了两个通宵后,脑子跟浆糊似的,写库存回滚逻辑时总漏考虑并发场景。
同事扔过来一个 AI 编程助手的插件,说 "试试让它生成测试用例"。抱着死马当活马医的心态,把现有代码喂进去,让它生成边界条件的测试代码。没想到它居然列出了 "用户取消订单时定金是否退还"、"超卖时如何触发熔断" 这些我都没考虑到的场景。
更意外的是调试环节。有个死锁问题卡了我半天,把线程 dump 信息复制给 AI,它居然定位到是两个资源的加锁顺序不一致导致的,还给了个按资源 ID 排序加锁的解决方案。虽然代码还得自己改,但这个排查方向直接帮我省了两小时。
从那以后开始有选择地用。写重复劳动的代码时会喊它帮忙 —— 比如给十几个 DTO 类写 getter/setter,或者生成 Swagger 注释。这些活儿机械又容易出错,AI 生成后我再核对一遍,效率确实提上来了。

😮 改观期:原来它的强项在这里

慢慢发现 AI 编程助手真正厉害的不是写核心逻辑,而是处理 "上下文密集型" 的工作。比如接手别人写的老项目,光是理清楚各个模块的调用关系就得花两三天。现在把整个项目的代码结构导进去,问它 "用户下单后,库存扣减的完整调用链是什么",它能清晰地列出从 Controller 到 Service 再到 DAO 的每一步,还会标注哪个方法里有缓存操作。
有次重构一个遗留系统,需要把 PHP 代码转成 Java。手动转的话估计得一个月,用 AI 批量生成后,虽然有 30% 的代码需要调整 —— 主要是处理 PHP 的弱类型特性 —— 但剩下 70% 的基础逻辑直接能用。省下来的时间我可以专注于优化架构,而不是做复制粘贴的体力活。
最惊喜的是它的学习能力。我习惯用特定的代码规范,比如异常处理必须加日志、工具类要用单例模式。用了两周后,它生成的代码居然开始主动贴合这些习惯。有次生成 Redis 工具类,连我常用的 "key 前缀加业务模块名" 的命名规则都带上了,这让我意识到它不只是个工具,更像个能慢慢适应你工作方式的助理。
当然也踩过坑。有次让它生成一个加密算法的实现,看起来没毛病,上线后才发现它用的 AES 模式是 ECB—— 这种模式是不安全的,加密结果容易被破解。这事儿让我明白,AI 生成的代码必须经过人工校验,尤其是涉及安全、资金相关的逻辑

🤝 共存期:找到人和 AI 的最佳协作模式

现在形成了固定的工作流:接到需求后,先自己画流程图,确定核心逻辑和风险点。然后把这些关键点喂给 AI,让它生成基础代码框架。接着我来填充业务细节,调整算法逻辑。最后再让 AI 帮忙生成单元测试,自己补充集成测试用例。
这种分工效率极高。比如上周做的会员等级体系,我花 1 小时想清楚 "成长值如何计算"" 等级变动时触发哪些权益 ",AI 用 20 分钟生成了基础代码,我花 3 小时完善业务规则和异常处理,最后 AI 生成测试用例,整个开发周期比以前缩短了近一半。
发现 AI 特别擅长处理 "跨语言" 的场景。我主业是 Java,但偶尔需要写点 Python 脚本处理数据。以前得边查文档边写,现在直接告诉它 "用 Python 写个脚本,把 MySQL 里的用户数据导出成指定格式的 Excel,并且过滤掉 30 天未登录的用户",它生成的代码基本能直接跑,顶多改改数据库连接信息。
团队里的新人也因为 AI 编程助手成长得更快。以前教实习生写代码,光是解释 "为什么要用工厂模式" 就得半小时。现在让他们先自己用 AI 生成代码,然后带着 AI 的方案来问我 "这里为什么要这么设计",讨论起来更有针对性,新人理解得也更快。

🛠️ 依赖期:离不开的 productivity booster

现在每天打开 IDE 第一件事就是启动 AI 编程助手插件。不是说没它写不了代码,而是用惯了之后,实在受不了回到以前的工作节奏。
比如查 API 文档这事儿,以前写代码时碰到不确定的方法,得切到浏览器查官方文档,来回切换很打断思路。现在直接问 AI"Java 的 ConcurrentHashMap 在 put 的时候如果发生哈希冲突会怎么处理",它不光给答案,还会附上源码片段和使用注意事项,效率至少提升三倍。
处理线上问题时更是离不开。有次生产环境突然报 "OutOfMemoryError",把堆快照日志传给 AI,它 5 分钟内就分析出是某个定时任务没有清理临时集合导致的内存泄漏,还指出了具体的类和方法。这要是自己排查,没两小时下不来。
甚至开始用它做技术预研。想了解新出的 Spring Cloud Alibaba 组件,就让它先生成一个最小可运行的 demo,跑通之后再去看官方文档深入学习。相当于先搭个脚手架,再往上填东西,比直接啃文档容易多了。
但也有清醒的认知:AI 始终是辅助工具,决策权还得在人手里。它能生成十几种排序算法的实现,但选哪种要看数据量大小;它能列出各种缓存方案的优缺点,但最终得结合业务场景来定。就像开车时导航能给路线建议,但方向盘还得自己握。

💡 总结:与其抗拒不如学会驾驭

从最开始的嗤之以鼻,到现在的重度依赖,用了一年多 AI 编程助手,最大的感受是它确实改变了程序员的工作方式 —— 但不是替代,而是把我们从重复劳动中解放出来,有更多精力做创造性的工作
给同行们一个建议:别抱着 "AI 会抢饭碗" 的心态去排斥它。技术发展的趋势挡不住,与其抗拒不如早点学会驾驭。就像当年 IDE 替代记事本、自动化测试替代手工测试一样,能快速拥抱新工具的人,才能走得更远。
当然,永远要记住:代码是写给人看的,不是给机器看的。AI 能生成代码,但理解业务、权衡利弊、把控风险的能力,才是程序员真正的核心竞争力。
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