一开始，我并不相信AI能真正帮到编程。
原因很简单：写代码这件事，表面上是敲键盘，实际上是做决策——怎么设计结构、怎么处理异常、怎么控制性能、怎么保证系统稳定。尤其当项目变得复杂时，真正耗时间的往往不是“写出一个函数”，而是“让它长期稳定地跑下去”。
但后来我意识到，之前的误解在于：总是把AI当成“替我写代码的人”，而不是“帮我加速迭代的人”。
直到我开始用一种更符合工程现实的方式使用AI：
先把系统做出来，再让AI帮我优化，最后甚至让它参与重构。
这套流程，让我写代码的节奏完全变了。
最开始的习惯：自己写到能跑为止
以前写项目时会有一种执念：“必须一次写对。”
所以经常陷入一种状态：
- 代码还没跑起来
- 结构已经反复纠结了好几轮
- 还没验证需求，先把复杂度堆上去了
结果就是：写得很慢，而且越写越不敢动。
后来我意识到一个事实：能跑的版本，永远比完美的设计更重要。
因为只有跑起来，才有真实数据、真实瓶颈、真实反馈。
从那之后，我会强迫自己遵守一个顺序：
先实现（能跑） → 再优化（能扛） → 最后重构（能维护）
而AI，恰好在后两步发挥了巨大价值。
使用 AI 的第一阶段：让它当“加速器”，而不是“驾驶员”
现在我更像是这样使用AI的：
- 我负责方向和判断
- AI 负责补全细节和提供候选方案
我不会一开始就问：“给我写个完整项目。”
我会先把一个粗糙但正确的版本做出来，然后把问题丢给AI：
- 这个结构有没有明显问题？
- 这里的并发有没有隐患？
- 这个逻辑是不是可以更简洁？
- 这段代码有没有更 Rust 的写法？
我越来越喜欢这种感觉：AI 不决定我做什么，但它让我更快做到我想做的事。
最有效的一种方式：我先写“第一版”，AI 帮我做“第二版”
我发现一个很真实的规律：
第一版代码写出来时，我脑子里装的是“功能正确”
第二版代码优化时，我脑子里才开始装“工程质量”
而AI最适合参与的就是第二版。在这个过程中，我常常能迸发出新的想法，并乐于到开发者广场这类社区分享和讨论这些实践中的思考。
第一步：我先写一个能跑的版本
哪怕它丑一点，结构硬一点，甚至有些重复代码也没关系。
重点是：
第二步：我把代码片段交给 AI，让它优化
我会明确告诉AI我想要什么：
- “这里能不能减少
clone？”
- “能不能把错误处理统一一下？”
- “这段
match 太长了，有没有更清晰的拆法？”
- “帮我把这块拆成模块，结构要可扩展”
AI给我的通常不是“唯一答案”，而是多个改法。
我最喜欢它的一点是：它能让我快速看到不同的设计路线，而不是我一个人硬想半小时。
第三步：我自己选择并合并改动
我不会照单全收，我会做判断：
- 哪种方案更适合我的系统？
- 是否会引入额外复杂度？
- 会不会影响性能或可读性？
最后的代码看起来像“我写的”，但效率比以前高很多。
甚至会让 AI 帮我“重构”：把代码从“能用”变成“能长期用”
以前我对“重构”有点抗拒。
因为重构意味着：
但当项目增长到一定规模，你会发现：不重构才是更大的风险。
我现在会把重构当成一种“升级工程寿命”的手段，而AI让这件事变得没那么痛苦。
我会这样对AI提要求：
- 帮我把这一坨逻辑拆成3个模块，职责清晰
- 把这段同步流程改成异步 pipeline
- 这里想加 backpressure，结构怎么调整比较自然？
- 把散落的配置项收敛成一个
Config struct
有时候AI给的重构方案我不会直接用，但它提供的思路会让我少走很多弯路。最重要的是：它让我敢重构。
因为我不再是一个人面对一堆代码，而是有一个“随时能讨论方案的搭档”。
用 AI 学到的最重要一课：写得快不等于写得乱
很多人担心AI编程会导致“代码越来越烂”。
但我的体验刚好相反——前提是你使用方式正确。
我现在的节奏是：
- 我快速实现第一版（别纠结）
- AI帮我补齐工程细节（日志、错误、结构、测试）
- 我再做关键的性能与边界处理
- 最后形成一个更稳、更干净的版本
这种方式反而让我更容易做到：
- 代码结构清晰
- 模块边界明确
- 可维护性更强
- 出问题更容易定位
也就是从“写得快”升级为“迭代快”。
现在怎么看 AI：它改变的不是编程方式，而是成长方式
以前我遇到问题，成长路径是这样的：
查文档 → 看 issue → 搜博客 → 自己试错 → 逐渐搞懂
这个过程当然有效，但很慢，而且很吃耐心。
现在AI给了我一种新的学习节奏：
先问AI得到方向 → 自己验证 → 再深入查资料 → 最后沉淀成自己的经验
它让“学习”变得更像“对话式探索”。我不再因为一个小问题卡住半天，也不会因为细节不确定而停下整个开发节奏。这种高效的探索和学习方式，正是当前人工智能技术赋能开发者的核心价值之一。
甚至很多时候，我会把AI当作一种“镜子”：
- 我把自己的思路讲给它听
- 它帮我指出逻辑漏洞
- 我再修正我的表达和设计
这其实是一种非常隐性的成长：我越来越会把复杂问题讲清楚。
而这项能力，比写代码本身更值钱。
最后：AI 没有让我变懒，反而让我更“像工程师”
如果一定要总结，我觉得AI给我带来的最大变化不是“少写代码”，而是：
- 我更敢快速试错
- 我更愿意做第二版、第三版
- 我更关注结构、边界和长期维护
- 我更像一个在搭建系统的人，而不是在堆函数的人
AI没有替我完成工作，它只是让我把精力从重复劳动里释放出来，去做更重要的事：
- 把系统跑起来
- 把瓶颈找出来
- 把代码变干净
- 把复杂度控制住
我越来越相信一件事：
真正厉害的不是“AI 会写代码”，而是你能用 AI 把迭代速度拉到一个新的层级。
而我正在享受这种变化。如果你想探索更多类似的技术实践与思考，欢迎来云栈社区交流。
发表于 3 天前
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