用AI写Revit插件三个月，我反而更累了

三个月前，我开始认真用AI辅助开发Revit插件。

之前听了很多"AI编程效率提升十倍"的故事，也看了不少教程和演示。我的预期是：用上AI之后，开发速度会明显变快，那些重复性的代码可以让AI来写，我负责更重要的事情。

三个月后，我的感觉是：确实快了，但也没快到哪里去。而且，累了。

不是身体上的累，是脑子累。

第一个累点：AI出代码很快，验证代码很慢

AI写代码的速度是真的快。一个复杂的方法，我自己想可能要半小时，AI十秒钟就给你吐出来了。

但问题来了：AI写出来的代码，不能直接用。

你得验证它对不对。

这个验证过程，说起来简单，做起来比写代码还费劲。Revit插件的运行环境太特殊了，你得开Revit、加载插件、跑特定的操作、输入特定的数据、看结果对不对。每一个步骤都要花时间。

而且Revit的数据状态是不可逆的——你跑完一段操作，模型里的东西就变了。要重新测试，得重新建环境或者手动恢复。

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我算了算，AI帮我写一个功能，代码生成大概占整个开发时间的20%，剩下80%的时间都在验证和调bug。

更坑的是，有时候AI写的代码跑起来不报错，但结果不对。比如筛选出来的元素少了几条，或者计算出来的数值差了一点点。这种"静默错误"比崩溃更难发现，你以为跑通了，实际上埋了个雷。

第二个累点：多轮对话聊到后面，AI和我都不记得最开始说了什么

AI编程工具通常是基于对话的。你描述需求，AI生成代码，有问题继续问，它继续改。

这个模式听起来很美好，但在Revit插件开发里有个致命问题：上下文会丢失。

一个插件功能涉及的东西很多：Revit版本、族的类型结构、业务逻辑的边界条件、事务的组织方式、错误处理策略……第一轮对话的时候你能把这些都说清楚，第五轮改bug的时候你还记得吗？

AI也记不住。

你跟AI说"改一下事务部分"，AI把事务改了，但它不知道你之前已经为这件事调了四个版本，不知道某个边界条件是后来加的。AI看到的永远只是当前这一轮对话的上下文，不是一个活的项目的演进历史。

结果就是：你和AI来回改了三版，觉得已经搞定了。隔了两天回来再看，发现你当时说的"改一下"把之前某个不相关的逻辑也改掉了，但你当时没注意到，因为注意力全在"改事务"这一件事上。

手写代码的时候，你改了什么基本是可控的。AI帮你改，你不一定知道它改了什么。

第三个累点：说清楚需求比写代码还费劲

有一个反直觉的事实：让AI正确理解你的需求，往往比你自己写代码还难。

Revit插件开发里的需求，很多不是一句话能说清楚的。比如：

"用户框选一组管道，程序要识别出哪些是主管、哪些是支管，然后按管径分组，每组生成一个支吊架族实例，族类型根据管径自动匹配，安装标高取管道中心线减去固定偏移值。"

这段话看起来说清楚了，但AI实际理解的时候，可能在"如何识别主管和支管"这个环节出问题——它可能按管径大小来判断，但实际业务里有时候是按连接关系来判断的。

这种微妙的业务逻辑差异，不在需求文档里，只在你的经验里。你不说，AI不知道。

所以每次和AI协作，都要反复确认它理解得对不对。这个来回确认的过程，比自己写还累。

第四个累点：老板觉得你有了AI应该更快，交付压力反而更大了

这个可能听起来有点"人情世故"，但确实是真实发生的。

用AI写代码之后，周围人的预期变了。以前你做一个插件需要两周，大家觉得合理。现在你"有了AI"，大家觉得一周应该够了。

问题是：AI并没有让开发时间减半。

代码生成快了，验证和调bug的时间没变，甚至因为上下文丢失的问题，反而可能更长。但这个代价只有你自己知道，别人看到的只是"你用了AI，应该更快"。

结果就是：你用AI省下来的时间，变成了更短的交付周期。压力不减反增。

AI可能造就的不是效率，是焦虑

写到这里，我发现这篇文章的主题好像跑偏了。

本来想聊"AI编程工具好不好用"，结果聊着聊着变成了"为什么用了AI反而更累"。

但这恰恰是真实的感受。

AI编程工具在很多领域确实有用，这个我不否认。但Revit二次开发这个领域比较特殊——它需要深度上下文、需要精准的业务理解、需要反复验证。这些东西AI目前做得还不够好，但AI的介入本身又抬高了周围人的预期。

最后的结果是：你既要做AI的审核员（验证AI写的代码），又要做AI的翻译员（把业务逻辑转成AI能理解的需求），还要承担AI带来的更高交付压力。

一个人干三个人的活，累是正常的。

不是AI不行，是这个领域对AI来说还不够友好

冷静下来想想，AI编程工具在Revit开发里真正好用的场景，其实很明确：

• 单点工具函数，逻辑简单，输入输出明确
• 你已经做过一遍、套路很清楚的重复代码
• API调用方式的查询，比如某个方法怎么用、某个枚举值是什么

这些场景AI确实能帮上忙。但前提是你得知道什么情况可以让AI做，什么情况还得自己来。

这种判断能力，靠的是经验和对业务的深度理解。

说到底，AI提速这件事，最终靠的还是人。不是AI让你变快了，是你知道自己什么时候可以用AI、怎么用AI，才能真正省下时间。

而知道自己什么时候不该用AI，可能更重要。

最后说一句扎心的

AI时代最大的焦虑，不是AI会不会取代你，而是别人觉得你已经被AI取代了。

你用了AI，代码写得比以前快了一点，周围人觉得你应该更快。于是你更忙了，更累了，但没人觉得这是AI的代价。

这个锅，AI背不了。

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