两年前我开始把写代码这件事分一半给 AI。到现在回头看速度确实上来了但同时也长出三个坏习惯而且很不容易自己察觉。这篇把三个坏习惯和我后来的改法都写清楚。先看变化清单变了的地方实际感受写样板代码基本不用自己敲提速明显查 API 用法从翻文档变成问一句读懂陌生代码让它先解释一遍入门快很多代码审查能力退化了 —— 这是最大的代价对边界条件的敏感度退化了拆解问题的耐心退化了前三条是收益后三条是账单。坏习惯一把「能跑」当成了「写对」AI 给的第一版代码通常能跑看起来也干净。我以前会盯着逻辑想十分钟现在经常扫一眼就提交了。量一上来漏掉的边界条件就一起攒起来了。改法给自己定一条硬规则 —— AI 生成的代码提交前必须自己写一遍测试哪怕只是一行断言。坏习惯二不再从零思考数据结构以前我会花时间想清楚数据长什么样现在习惯直接「让它先写个版本」。结果是数据结构跟着代码走越改越别扭。改法先自己写十行注释把输入输出和边界写清楚再让它动手。这十分钟能省掉后面三个小时。坏习惯三遇到报错先问 AI而不是先看日志这条最隐蔽。问 AI 确实快但它是在用你的时间换它的猜测。有些问题看一眼堆栈就清楚了绕一圈反而更慢。改法先看三十秒日志没头绪再问。我现在的五步工作流自己写清需求输入、输出、异常各是什么让它出第一版但要求它同时给出测试我逐行读一遍标出「我不确定」的地方对不确定的地方做小实验而不是继续问提交前跑一遍自己的审查清单最后说个判断我不觉得 AI 把我变笨了更像是把能力结构挪了个位置以前靠记忆和熟练度的地方变简单了而判断、拆解、验收这三件事权重反而更高。坏的用法是把它当成「帮你写完」好的用法是当成「帮你写第一版」。这两者的差别两年后会在整个代码库的质量上体现出来。我的代码审查清单和几套提示框架整理在了我的博客里感兴趣的可以看看https://www.dieyi.net/post/8