软件公司现在能完全用AI写代码吗?

至少现在看来，不行，或许再迭代若干个版本真就行了。

说两个例子。

1 要实现一个类似ruoyi低代码的管理平台，实际上是针对各数据表的增删改查。

期望的效果是，把通用方法集成到通用类，比如连接数据库的放到repo类，身份验证或通用性的日期操作等功能，也放到通用类，然后每个service类里写业务功能。这点让零项目经验的应届生，只要学过spring boot，基本都能写。

用AI生成的效果是，告知每个功能要做什么，甚至把通用类的代码和代码的作用都告诉AI了，但生成的代码，会在实现某业务功能的类里，什么都自己做，包括连数据库，包括日期和字符串处理，调整几次也未必见到效果。

2 要实现一个基于python的数据分析功能，就输入一些excel里的数据，生成各种报表，各报表的计算业务有些复杂。

把各种业务和算法告知AI，但大多数都会理解出偏差，而且调整了多次，后面修改的代码还会出现之前提到的问题。

类似的效果本人观察到了多次，总结下当前AI生成代码的效果。

1 每段代码都有说明，看似什么都对。

2 功能上是否和输入的期望一致，需要自己确认，不排除有不一致的地方。

3 基本上是各自为战，要实现一个功能，真就什么都从头开始自己写，不会封装通用性方法。

4 生成的代码，有一定的概率（但不能说高），是有语法上的问题的，就直接跑不通，更别说是功能上了。

所以吧，当下一些软件公司的做法是，让一个有经验的程序员主打联系业务。本来没AI前，比如是要5个初级开发一起做，但引入AI后，可以减少人手，比如就用1,2个。

但会告知初级开发，别直接用AI代码，功能上生成代码后，然后放到指定的模块。这样就能最大化地用AI压缩成本。