摘要：我几乎尝试了所有主流工具——从GitHub Copilot起步，到GPT、Claude、Cursor、Windsurf，甚至测试了Gemini和小众模型，试图找出最优解。

今天我想聊聊为什么作为资深开发者的我最终放弃了AI编程工具。

过去三年里，我几乎每天都会使用AI辅助编码，累计用它生成了约15万行代码。

我几乎尝试了所有主流工具——从GitHub Copilot起步，到GPT、Claude、Cursor、Windsurf，甚至测试了Gemini和小众模型，试图找出最优解。

初期这简直像魔法般神奇：我的开发效率飙升，曾经需要团队一个月完成的MVP现在单枪匹马一周就能交付。

但转折点出现在三个月前。

当时我在开发一个重要功能时偷懒，直接把需求文档丢给Windsurf处理。

结果等待15分钟后，它胡乱修改了七个文件，只成功引入了一个新bug。我让它修复错误，它又陷入十分钟的循环——如此反复两小时后，我不得不亲自重写。

更糟的是，这种情况已不是第一次发生：AI生成的代码往往形成"恶性循环"——它不断尝试修复自创的bug，最终产出混乱代码。

这时人类开发者不得不介入，而经验告诉我：与其修补，不如推倒重来。

当我审视过去六个月构建的代码库时，发现了触目惊心的问题：

大量重复代码（组件复用率几乎为零）、冗余实现（比如重复造轮子编写防抖函数而非使用lodash）、残留的废弃文件、无意义的单元测试（看似不同用例实则重复验证相同路径）。即便配置了严格的约束配置，情况反而更糟——后端出现多余中间件，自定义钩子过度使用，整个系统存在60%需要重构的技术债。

这让我意识到AI编程存在三大致命伤：

首先，它助长了"泵送式开发"心态——开发者像玩老虎机般不停生成/接受代码片段，却逐渐丧失技术敏锐度。有次我需要实现交互图表，AI产出惨不忍睹，最后我阅读官方文档反而更快解决问题。

其次，它制造虚假安全感——测试全部通过但实际存在明显缺陷。最重要的是，当你不愿亲手写代码时，更不会认真审查AI产物，最终代码库会沦为意大利面条式的垃圾场。

1. 基础能力神话破灭：人们幻想AI处理重复工作，开发者专注系统设计。但事实是：若想设计优秀的前端架构，你必须精通CSS flexbox模型等基础。就像沃兹尼亚克亲手焊接第一台苹果电脑那样，工程卓越源于对细节的掌控。

2. 少即是多法则：黑莓手机败给iPhone的启示同样适用于代码——优秀设计往往最简单。Salesforce等巨头的问题不是功能太少，而是过度复杂化。SpaceX的猛禽发动机通过迭代反而减少零件并提升性能，这就是简洁的力量。

3. 解释成本悖论：向AI描述问题所需的时间常常超过直接编码。LLM缺乏直觉理解，需要超详细上下文，但更多指引反而导致更不稳定的输出。就像它们总倾向于堆砌代码而非给出简洁方案。

现在我仅在三类场景使用AI：

1）基于现有接口快速生成测试Mock数据

2）为文档糟糕的库生成说明

3）智能补全（但会逐行审查）。

记住：问题越简单（如数组处理），AI效果越好；而复杂系统设计仍需人类智慧。

最后提醒：当管理层跟风强推AI时（就像当年对待区块链那样），你要学会顺势而为但保持清醒——继续磨练基本功，别让工具弱化你的核心竞争力。

来源：前端组件库