06. 为什么“用 AI 写代码”反而可能带来负产出？
速度的背叛：从 Demo 的“起飞”到项目的“坠落”
在与大量一线研发团队交流后，我观察到了一个普遍存在的**“倒 U 型”效率曲线**： 在项目初期的 Demo 阶段，AI 确实能带来惊人的 3-5 倍提速。原本需要两周的原型，现在两天就能跑通。 但在进入为期数月的完整项目周期（包含测试、修复、变更）后，整体交付效率的提升幅度会迅速回落，甚至在某些缺乏治理的团队中出现负增长。
很多管理者对此百思不得其解：“AI 写出的代码看起来很规范，注释也很详细，甚至还贴心地写了单元测试，为什么到了项目后期，我们反而陷入了无尽的 Debug 和返工？”
答案隐藏在代码的表象之下：AI 是一个完美的“执行者”，但它是一个糟糕的“质疑者”。
AI 的致命缺陷：默认“问题正确”
人类工程师在接到需求时，第一反应通常是质疑：
- “为什么要做这个功能？”
- “这个逻辑是不是和现有的权限体系冲突？”
- “这个数据结构后面扩展会有问题吧？”
而 AI 的第一反应是顺从。 如果你告诉 AI：“请帮我写一个函数，每秒钟轮询一次数据库，检查有没有新订单。” AI 会立刻给你写出一个完美的、带重试机制的、甚至处理了异常连接的轮询函数。
但它不会告诉你：“在高并发场景下，每秒轮询数据库会把 DB 打挂，你应该用消息队列。”
这就是 “高质量的错误执行”。 AI 用极其优雅的代码，高效地实现了一个从架构上就是错误的设计。如果此时使用 AI 的工程师缺乏足够的判断力去识别这个架构缺陷，那么这行优雅的代码就是一颗埋在系统里的定时炸弹。
漂亮代码的欺骗性
更可怕的是，AI 生成的代码往往具有极强的欺骗性。
以前，初级工程师写的烂代码通常长得很丑：缩进混乱、变量名拼音混杂、逻辑嵌套过深。资深工程师一眼就能看出来：“这代码不行，得重写。”
现在，AI 生成的代码长得非常“专业”：符合 PEP8 规范，变量名地道，甚至还有 Docstring。 这种“漂亮的皮囊”会极大地降低审查者的警惕性。 Code Reviewer 可能会下意识地觉得：“写得这么工整，应该没问题吧？”从而忽略了对核心业务逻辑的深层审查。
这就是为什么 AI 带来的 Bug 往往比人类手写的 Bug 更难排查：它们披着“正确”的外衣，潜伏在系统的最深处。
谁有资格“监督 AI”？
这就引出了一个关键的管理问题：在你的团队里，谁有资格按住 AI 的“确认键”？
我认为，管理者必须设定一条红线： 只有当一个人有能力不依赖 AI 独立写出这段代码，或者至少能完全读懂这段代码的每一行逻辑时，他才有资格使用 AI 生成这段代码。 而这条红线，必须由管理者承担解释成本，而不是由工程师独自承担后果。
如果一个工程师连 SQL 的 Join 机制都不懂，就让 AI 生成复杂的报表查询语句，这不仅仅是偷懒，这是在渎职。 这里的问题，并不在于个人能力，而在于组织是否允许、甚至鼓励在缺乏理解的情况下直接确认。
结语：判断权的回归
AI 时代，我们面临的最大风险，不是 AI 不够聪明，而是我们太容易放弃判断权。
当生成代码变得如此容易，思考“代码背后的逻辑”就变成了一件苦差事。 但正是这件苦差事，构成了工程师的核心价值。
对于管理者来说，现在的挑战不是如何鼓励大家多用 AI，而是如何建立一套机制，防止大家在 AI 的糖衣炮弹下丧失了对复杂度的敬畏。
记住：AI 不是银弹，它只是把执行这件事变得更快。AI 可以帮你省下敲键盘的时间，但它绝不应该省下你思考的时间。