AI能帮你写代码,带不能替你负责丨用AI写代码,我踩过这5个坑

摘要：用AI写代码踩坑怎么办？我用Copilot写代码半年，踩过这5个坑。把AI生成的代码直接上线、提示词写得太模糊、以为AI写的代码就不用看了、用AI写复杂业务逻辑、只复制不理解。正确做法是什么？

用AI写代码半年，我踩过不少坑

我用GitHub Copilot写代码有半年多了。

一开始觉得这东西太神了，写个函数注释它就能生成完整代码。

但用久了发现，AI写的代码不是万能的，坑很多。

今天分享5个我踩过的坑，都是血泪教训。

坑1：把AI生成的代码直接上线

最开始用的时候，我觉得AI写的代码看着挺对，就直接复制粘贴上线了。

直到有一次，AI帮我写了一个数据校验的函数。

看起来挺正常，正则表达式也对，逻辑也对。

上线之后，出了个bug。

有个用户的输入里带了个特殊字符，AI写的正则没考虑到，导致数据存错了。

我查了半天才发现，原来AI写的正则有个边界条件没处理。

从那以后，我再也不敢直接使用AI写的代码上线了。

正确做法：AI写的代码一定要自己看一遍，重点看边界条件和异常处理。

坑2：提示词写得太模糊

一开始我写提示词就很随便。

比如"帮我写个用户登录的接口"。

AI就给我生成了一个最普通的登录接口，用户名密码验证，返回token。

但我真正想要的是，支持手机号验证码登录，还要有第三方登录。

AI不知道啊，它只能按你说的写。

后来我学聪明了，提示词写得越来越细。

"帮我写个用户登录接口，支持手机号验证码登录，验证码6位，5分钟内有效，登录成功后返回JWT token，有效期7天"

这样AI生成的代码才是我真正想要的。

正确做法：提示词越具体越好，把你想要的功能、参数、限制都写清楚。

坑3：以为AI写的代码就不用看了

有一次我让AI帮我写个测试用例。

AI生成了一大段测试代码，看起来挺完整的，各种情况都覆盖了。

我直接就用了。

后来跑测试的时候发现，有个测试用例一直失败。

我仔细一看，AI写的测试用例里，有个断言写错了。

它把预期值写成了实际值，所以测试永远失败。

从那以后，我每次都要把AI写的代码从头到尾看一遍。

正确做法：AI写的代码一定要review，不能因为它写得快就不看了。

坑4：用AI写复杂业务逻辑

有一次项目里有个很复杂的业务逻辑，涉及到各种规则和判断。

我懒得自己想，就让AI帮我写。

AI给我生成了一大段代码，逻辑很复杂，各种if else嵌套。

我看了半天没看懂，但感觉AI写的应该没问题。

上线之后，出了好几个bug。

因为这个业务逻辑里有很多特殊情况和边界条件，AI根本不知道。

它只能根据你给的描述来写，但业务的复杂性是描述不清楚的。

从那以后，复杂的业务逻辑我都是自己先想清楚，然后让AI帮我写基础部分。

正确做法：复杂业务逻辑一定要自己先设计清楚，再让AI帮你写代码。AI能帮你写代码，但不能帮你想逻辑。

坑5：只复制不理解

有一次我遇到一个性能问题，让AI帮我优化。

AI给我生成了一段优化后的代码，用了某种缓存策略。

我看了一眼，感觉挺对的，就直接用了。

结果性能反而更差了。

因为我根本没理解AI写的缓存策略，它选的缓存 key 设计有问题，导致命中率很低。

从那以后，我每次用AI写的代码，都要先理解它为什么这么写。

如果我看不懂，我就问AI："你这段代码为什么这么写？"

直到我完全理解了，才敢用。

正确做法：AI写的代码你一定要能看懂，看不懂就问，别稀里糊涂就用了。

AI是工具，不是替身

用AI写代码半年，我最大的感受就是：

AI是个很好的工具，但它不是替身。

它能帮你写代码，能帮你提高效率。

但它不能替你做设计，不能替你做判断，不能替你负责。

如果你把AI写的代码直接复制粘贴上线，出了问题还是你的锅。

如果你让AI帮你做复杂的业务逻辑设计，设计错了还是你的锅。

AI只是帮你干活的，真正做决定、真正负责的人，还是你。

今天就能做的一件事

现在打开你上次用AI写的代码，从头到尾看一遍。

看看有没有这5个坑里的问题。

留言区聊聊：你用AI写代码踩过什么坑？

我挑几个典型的，下期说说怎么避。