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2024年，AI编程已然渗入了百行万企，影响着软件的所有这个词这个词人命周期。
那么问题来了，AI coding用过都说好，但咱们平时用的软件咋嗅觉没啥颠倒呢？
近日，Addy Osmani，的工程主宰，同期亦然一位亚马逊畅销书作者，为咱们揭示了AI缓助编码在一线开导中的真实情况。
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码农怎么用AI？
一般来说，团队诓骗AI进行开导有两种不同的模式：「献媚法式（bootstrappers）」 和 「迭代器（iterators）」。两者都在匡助工程师（致使口舌技艺用户）松开从思法到践诺的差距。
Bootstrappers
这一类包括Bolt， v0， 和screenshot-to-code等AI器用，其特色为：
从瞎想或省略倡导起始； 使用AI生成完满的运转代码库； 大略在几小时或几天内获取使命原型； 专注于快速考证和迭代
这么的使命流令东谈主印象深化。比如一位独处开导东谈主员不错使用Bolt，在短时安分将Figma瞎想转机为灵验的Web应用法式。尽管够不上坐蓐级别的条目，但用来获取初步的用户反馈绰绰多余。
Iterators
这一类主要崇敬日常开导使命经过，包括Cursor、Cline、Copilot和WindSurf等器用，后果莫得上头那么轻狂，但愈加实在，比如：
完成代码、提供建议； 践诺复杂的重构任务； 生成测试和文档； 当作责罚问题的「结对法式员」
诚然这两种秩序都不错大大加速开导速率，但「寰宇莫得免费的午餐」。
「AI速率」的隐性资本
高等工程师使用Cursor或Copilot等AI器用，不错在几分钟内搭建所有这个词这个词功能的基架，并完成测试和文档，就像变魔术相似。
但仔细不雅察就会发现，在参考AI建议的同期，资深工程师们还会：
将生成的代码重构为更小的模块； 添加边际情况处理； 优化类型界说和接口； 添加全面的造作处理； 致使是质疑AI给出的架构
换句话说，他们正在用多年积贮的工程机灵，塑造和收尾AI的输出。AI崇敬加速代码达成，但东谈主类的专科常识确保代码的可儿护性。
而低级工程师就连续错过这些关节才略。他们更容易接纳AI的输出，从而导致所谓的「纸牌屋代码（house of cards code）」——看起来很完满，但在本质宇宙的压力下会崩溃。
常识悖论
是以骨子上，比较于入门者，AI反而更能匡助有训诲的开导东谈主员，——这若干有点反直观。
高等工程师诓骗AI快速构建思法的原型（相识）、生成基本达成（可改良）、探索已知问题的替代秩序等等；
而入门者却连续接纳不正确或过期的责罚决议、忽略关节的安全性和性能问题、不知谈如何调试AI生成的代码，最终构建了一个我方不透澈相识的脆弱系统。
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70% problem
使用AI进行编码的非工程师，连续遭受一个逆境：他们不错出东谈主预思地飞速完成70%的使命，但终末的30%就终点灾祸了。
「70% problem」揭示了AI缓助开导的近况，刚起始如有神助，其后被本质按在地上摩擦。
骨子情况畴昔是：
尝试建造一个小造作——> AI建议了一个似乎合理的鼎新——> 这个鼎新袭击了其他一些东西——> 条目AI建造新问题——> 又产生了两个新bug——> 无穷轮回
这个轮回关于非工程师来说尤其灾祸，因为他们清寒专科常识来相识确切出了什么问题。
有训诲的开导东谈主员遭受bug时，不错凭证多年的模式识别来推理潜在原因和责罚决议。如若莫得这个布景，那基本上即是在用我方不透澈相识的代码「打地鼠」。
学习悖论
还有一个更深档次的问题：让非工程师使用AI编码器用，骨子上可能会拦阻学习。
代码生成了、运行了，但「开导者」不了解基承诺趣，此时，他错过了学习基本模式、莫得培养调试手段、无法对架构决策进行推理，而这份代码又需要爱护和推广。
于是，「开导者」不断复返AI来责罚问题，而莫得培养我方处理问题的专科材干。
非工程师使用AI编码器用的最好表情可能是「夹杂模式」：
1. 使用AI进行快速原型瞎想 2. 花点时分了解生成的代码是如何使命的 3. 学习基本的编程倡导以及AI使用 4. 迟缓确立常识基础 5. 将AI用作学习器用，而不单是是代码生成器
但这需要耐烦和奉献精神，与很多东谈主使用AI器用的筹划正值相背。
「70% problem」标明，面前的AI还不是很多东谈主但愿的阿谁AI。终末30%的使命（使软件可用于坐蓐、可儿护等），仍然需要确切的工程常识。
最好实践
Addy Osmani不雅察了几十个团队，回来了一些最好实践表情：
「AI初稿」模式
让 AI 生成基本达成；手动审查和模块化重构；添加全面的造作处理；编写全面的测试；记载关节决策。
「抓续对话」模式
为每个不同的任务起始新的AI聊天；保抓高下文皆集庸最小；连续巡视和提交鼎新；保抓精细的反馈轮回。
「信任但考证」模式
使用AI生成运转代码；手动审查所接洽节旅途；边际案例的自动测试；按期安全审计。
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AI的确切远景？
尽管存在这些挑战，但作者对AI在软件开导中的作用抓乐不雅作风。关节是要充分诓骗AI的确切上风：
加速已知AI擅长匡助达成咱们依然了解的模式，就像有一个无穷耐烦的结对法式员，他不错相配快速地打字。
探索可能性AI相配顺应快速构建思法原型和探索不同的秩序，就像一个沙箱，咱们不错在其中快速测试倡导。
自动化例程AI大大减少了花在样板和日常编码任务上的时分，让咱们不错专注于敬爱的问题。
如若您刚刚起始AI缓助开导，作者的建议是，先从小处入部下手。
将AI用于非耦合的、界证据确的任务，巡视生成的每一滑代码，渐渐构建更大的功能。
过程中保抓模块化：将所有这个词内容认识为小的要点文献，在组件之间保抓明晰的接口，记载模块的界限。
深广的少许是，笃信我方的训诲：AI用来加速而不可取代你的判断、嗅觉折柳劲时要质疑、时刻爱护我方的工程圭臬。
Agent兴起
跟着咱们干与2025年，AI缓助开导的样式正在发生巨大变化。诚然面前的器用依然改动了原型瞎想和迭代表情，但咱们正处于更深广转型的风口浪尖：智能体（Agent）软件工程的兴起。
智能体系统不仅不错反映领导，还将以越来越高的自主性规划、践诺和迭代责罚决议。
比如Anthropic的Claude大略使用野神思，或者Cline自动启动浏览器和运行测试的材干。
在调试过程中，智能体系统不仅给出建造bug的建议，还不错：
主动识别潜在问题、启动和运行测试套件、检查UI元素并拿获屏幕截图、建议并实施建造、考证责罚决议是否灵验。
下一代器用将不错无缝集成视觉相识（UI 屏幕截图、模子、图表）、理论谈话对话和环境交互（浏览器、终局、API）。
改日的AI不是取代开导东谈主员，而是成为一个越来越有材干的互助者，既不错领受主动，又能尊重东谈主类的带领和专科常识。
参考贵府：
https://addyo.substack.com/p/the-70-problem-hard-truths-about