AI写代码半年，最大问题不是技术

2026-06-20

用Claude Code和Codex写了半年代码，踩过最大的坑是SQL的JOIN条件写反了，少了3000条数据。AI做执行，人做判断，这个顺序不能乱。

写这篇之前在几个技术群里问了一圈：你们用AI写代码踩过坑吗？

结果大家都说踩过，而且一踩就是大坑——有人差点把数据库删了、有人数据对不上查了一整天、有人上线了才发现逻辑反了。

网上那些说"AI写代码零失误"的，要么没用过，要么在写软文。我用了半年Claude Code和Codex，今天说实话。

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▶ 第一阶段：完全不信

刚开始用的时候，AI写的每一行代码我都要看一遍。变量名、逻辑、边界条件——全部检查。

同事说我：你让AI写代码，然后又花同样的时间检查，图啥？

我说：我怕它写错了……真的怕。

那段时间确实没省多少时间。但至少没出过事故。

体感：体感：那段时间AI更像是打字机，不是助理。写了还得我改，省不了多少力气。

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▶ 第二阶段：开始信任

用了一个月之后，我开始放松了。

简单的函数让它写，写完看一眼就提交。CRUD、数据处理、格式化——这些它确实写得比我好，不得不承认。

有一次写一个数据清洗脚本，我自己写要40分钟。AI 2分钟搞定，跑了一遍没问题。我开始觉得这玩意真香。

但信任是慢慢建立的，崩塌只需要一次。

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▶ 第三阶段：信任过头了

第三个月出了件事。

我在做一个数据分析功能，让AI写了一段SQL。它写完了，我大概扫了一眼，觉得没问题，就上线了。

第二天运营找我：昨天的数据对不上。

查了半天，发现AI写的SQL里有个JOIN条件写反了。LEFT JOIN写成了INNER JOIN。少了3000多条数据。

还好发现得早。要是过了一周才发现，报告都发出去了……想想后怕。

踩坑：AI写SQL特别喜欢用INNER JOIN。但业务场景很多时候需要LEFT JOIN保留所有主表数据。它不会主动问你业务逻辑，只会按最常规的写法来。

那次之后我明白了一件事：数据和钱相关的代码，AI写的 一定要复查。

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▶ 现在的策略

出了那次事之后，我定了三条规矩。

第一条：数据相关的代码，必须人工复核。SQL、数据处理、涉及金额的计算——AI写的必须检查。不是不信任它，是后果太严重。

第二条：复杂逻辑先让AI解释一遍。让它写完代码之后，加一句"解释一下这段代码的逻辑"。解释得通，大概率没问题。解释得含糊，代码多半有问题。

第三条：测试用例让AI自己写，但人来看。AI写测试比人快，但人判断测试是否充分比AI准。

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▶ Claude Code vs Codex 真实对比

两个我都用了至少一个月。

Claude Code：快，打开就用。简单任务首选。但复杂逻辑有时候会翻车。

Codex：稳，复杂逻辑处理更好。但启动慢，每次等十几秒。

我现在简单任务用Claude Code，复杂逻辑切Codex。两个互补。

个人偏见：写业务逻辑用Claude Code，写算法用Codex。

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▶ 半年总结

| 代码类型 | AI能做吗 | 需要检查吗 | |----------|:--:|:--:| | CRUD | ✅ | 扫一眼 | | 数据处理 | ✅ | 必须检查 | | 算法逻辑 | ⚠️ | 必须检查 | | SQL | ⚠️ | 必须检查 | | 配置文件 | ✅ | 扫一眼 | | 测试用例 | ✅ | 人看覆盖 |

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▶ 说真的

AI写代码最大的价值不是"写得快"，是"写得规范"。

AI写的代码格式统一、命名规范、注释完整。我自己写的时候经常偷懒，变量名叫tmp、注释不写。

现在让AI写，代码质量反而比以前高了。

但它不是银弹。复杂业务逻辑、性能优化、架构设计——这些还是得人来。

AI做执行，人做判断。这个顺序不能乱。

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所有工具个人学习自用，不是什么批量写代码流水线——一行一行自己跑过才算数。上面那个SQL翻车的教训，希望你别跟我一样。

觉得有用就收藏起来，哪天写代码的时候翻出来看看。

下一篇聊Hermes和OpenClaw怎么配合。关注我，别走丢。

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本文写于 2026.06，AI 工具更新快，部分内容可能已有变化。

本文框架由AI辅助整理，全文部署踩坑、实操翻车、调试感受均为本人长期本地实操真实原创经历，所有工具仅个人学习自用，不商用、不批量自动化产出内容。

觉得有用的话，点个「在看」支持一下~ 关注我，后续还有更多 AI 工具实战分享。

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