招了个AI coding很溜的全栈,三个月后我后悔了

三个月前，我招了一个全栈开发工程师。

我的要求只有一条：AI coding 必须很溜。

技术栈？我没有太高要求。Vue还是React，我不在乎。Node还是Go，也都行。经验嘛，能干活就行，不需要多资深。

因为我觉得，在这个时代，会用AI写代码的人，其他的都可以慢慢学。工具在进化，人跟着工具走就行了。

我错了。

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第一个任务，我给了他一个独立模块：写一个 WebSocket 客户端。

独立任务，不牵扯其他业务，正好用来试水。我想看看这个人独立解决问题的能力怎么样，AI 辅助的情况下，能交付什么东西出来。

结果出来之后，我看了一下代码。

怎么说呢，就是那种你看了之后会深吸一口气的那种。一团混乱，逻辑不清，变量命名乱七八糟，边界情况全没处理。我怀疑他是不是直接让 AI 生成了一遍，然后看都没看就提交了。

我跟他说，这个模块需要重构。他说好的没问题。然后就没有然后了。也不知道是他忘了还是觉得不用改。

这个先放一边。可能是第一个任务，我要求也没说清楚，给他压力也不够。

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第二个任务，我把他放进了我们正在跑的一个项目里。

这个项目有完整的开发规范，Cursor 配置好了，Rules 和 Skills 都是现成的，有经验的开发都在。我想着，环境有约束，有人带，总不至于再跑偏了吧。

那段时间项目特别紧，大家都在赶进度。他的代码我没有仔细 review，想着有规范在，出不了大问题。

结果临上线前一看，基本上所有开发规范都没有实施。代码格式不规范，提交信息乱写，该有的校验没有，该分离的逻辑混在一起。

我问他：你不是用 Cursor 开发的吗？规范都在那放着，用 Cursor 写，规范不是会自动遵守吗？

他说他是混着用的。Cursor 也用，Clau de Code 也用。两个工具的规范不一样，他自己也没搞清楚哪个用的是哪套规则。

我深吸一口气。

不过必须说，他的态度是积极的。我跟他说了这个问题之后，他连加了两天班，周末直接不休息，把这些问题全修了。

这个我承认。愿意改，说明还是想做好事的。

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但接下来这个事，让我真的有点担心了。

他负责了一块新需求。改动不大，按计划是按时上线了。但上线之后，产生了连锁反应。

他做新需求的时候，没有兼容老的逻辑。原本正常跑的功能，因为他的改动，开始出问题了。数据不对了，需要人工补。团队其他几个人花了一整天才把这个坑填上。

这个时候我的心态就变了。

不是因为这次事故本身有多大。而是我开始意识到，这个人，他做事的时候，是真的只盯着眼前这个任务。

他不看他改动的这一块，跟其他模块是什么关系。他不知道公司有一条不成文的规定：动老逻辑，必须考虑向后兼容。他也不理解为什么有些地方代码看起来可以优化但大家都不动，因为那是有历史原因的。

他只会 AI 给他生成的那一块。

AI 不知道的东西，他也不知道。

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这里我要说一句公道话。

这不是他的错。这是 AI coding 本身的一个局限。

AI 写代码，它只看你给它的上下文。你没说清楚的部分，它默认处理。你没有提到的约束，它当作不存在。你脑子里那些「大家都知道的」常识，它不知道。

什么叫「大家都知道的」？

比如我们团队有个不成文的约定：涉及到用户数据的操作，必须打日志。不管功能大小，这条是我们团队自己形成的规范，没有文档，但大家都知道。

AI 不知道这个。它写用户数据操作，不会主动加日志，因为它没有这个上下文。

比如有些历史代码，看起来可以优化，但没人动它。因为当初设计的时候有特殊考量，或者是其他模块依赖了这个「错误」的行为。AI 看到这段代码，觉得可以优化，它就帮你优化了。然后你的系统就开始出问题。

这些事情，你说给 AI 听吗？说不完的。你自己都不一定想得起来。

这就是 AI coding 现阶段最大的问题：它不了解你脑子里的全部上下文。

你说出来的，只是你想到的 80%。另外 20%，你自己都没意识到存在。AI 能看到的，就是那 80%。那看不到的 20%，就变成了盲区。

盲区积累多了，系统就开始出问题。

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所以我现在招人，标准变了。

经验 > AI coding 能力。

不是说 AI coding 不重要，一样重要。但优先级变了。

一个没有足够经验的开发者，AI 用得再好，他只会用 AI。他依赖 AI，他相信 AI，但他自己判断不了 AI 给的东西对不对、全不全。出了错，他不知道为什么错了。

一个有经验的开发者，哪怕 AI 用得一般，他拿到 AI 的输出，能判断这个代码行不行，能不能接进去。他的经验帮他覆盖了 AI 的盲区。

而且，当一个有经验的人开始认真用 AI，他的效率提升是惊人的。工具帮他在执行层提速，他的经验帮他把控方向。

但一个只有 AI 没有经验的人，他是没办法把控方向的。他只能看到 AI 给他看的东西，看不到 AI 没给他看的东西。

这件事，让我重新理解了「会用工具」和「理解业务」之间的关系。

AI 是工具，但工具的前提是你得知道自己在做什么。你知道做什么，AI 帮你做得更快更好。你不知道做什么，AI 只能帮你做你最会描述的那一小块。

剩下的盲区，就是风险。