AI 编程后，我更累了

[SummerOrange]

2022 年的时候，我和一个同事做过一个项目，要改 Raft ，要动 etcd ，还要调整 K8s 的核心逻辑。我们两个人做了差不多一整年，最后真正写进仓库的代码不到 800 行。

那一年很慢。很多时间都花在推一致性，讨论异常场景，设计升级路径，确认历史数据怎么兼容。有时候一整天只改十几行代码。数量不多，但基本都是想清楚了才落下去。

以前一个开发者一天写 300 行代码算效率不错，写到 400 、500 行已经很拼。写代码有节奏，也有成本。很多问题在真正敲出来之前，已经在脑子里来回过了几遍。

现在节奏完全不同。AI 十分钟就能生成上千行代码，模块划分清晰，层次完整，接口齐全，异常处理也都写好了。很多时候只要把需求说清楚，代码很快就生成好了。

一开始确实觉得轻松。

后来慢慢发现，真是越来越累了，因为这些代码还是要有人读，要有人确认它和现有系统是不是贴合，要有人判断抽象是不是合适。虽然生成的速度上去了，但是我理解的节奏还是原来的节奏。

以前也是要 review 代码的。打开一个改动，从头看到尾，逻辑能在脑子里慢慢铺开。读完之后，大概知道这段代码放进系统里是什么样子。

现在一天新增几千行代码已经很常见。很多时候是，一轮对话下来就是上千行实现。改动动辄上千行，结构完整，分层清楚，看起来没有明显问题，但还是得一段段读过去。接口是不是多了一层，抽象是不是提前了，边界有没有被放大，这些都要自己确认。

很多实现从写法上挑不出毛病，但系统本身是有历史的。某些字段可能永远不会扩展，某些逻辑过几个月就会被删除，一些接口只是阶段性存在。模型不会知道这些背景，它给出的实现往往是完整的。是否贴合当前的环境，需要自己去判断。

测试也没有轻松多少。单元测试我也让 AI 一起生成，但自测还是得自己做。接口要自己调，参数要自己换着测，异常路径要一条条走，数据要自己造。现在很多时候前后端是一整套一起生成，页面、接口、数据结构都在一起，看起来很顺，只要中间有一个地方不对，就得从头走流程，把请求发出去，看返回结果，对着日志查调用链。整个链路还是要自己过一遍。

有时候会发现，一天下来真正写代码的时间其实不多，大部分时间都在读代码，在确认生成出来的实现有没有和现有结构冲突，有没有引入新的复杂度。刚看完一段，又出来一段新的；刚决定保留一种写法，下一轮生成又给了另一种实现。很多选择都不算错，只是需要自己一个个拿出来想一遍。这样的来回在一天里会发生很多次，思路一直被打断，很难长时间停在同一个问题上。

现在项目推进的越来越快，人也越来越累。

那种不是熬夜的累，也不是体力透支的累，是脑子一直没有停下来的那种消耗。晚上关掉电脑，脑子里还在过白天的逻辑；第二天坐下来，又是一堆还没完全消化的结构等着处理。思路被切得很碎，很少有完整的一段时间能沉进去。

以前写代码累，是因为问题难。现在更多是密度高。每天都在读，在判断，在确认，在来回切换。

这种状态持续久了，真的是超级累。

[devzhaoyou]

没错，以前是你是技术专家，精心种一块地，现在是种地不要技术了，种的地反而多了，几百亩地，还是得浇水施肥，变成了体力劳动，累😮‍💨

[Nexora]

不要读 AI 的代码，而是读 AI 的方案，不要用读代码的方式来保障质量，而是用测试结果结果来体现质量，不管 AI 代码写多的多花哨，测试不过就是不过。AI 生产的代码量可能会越来越多，用 AI 开发软件也会越来越复杂。

[dismantle]

确实，最近也有这种负担。要不不读，要读负担很重

[andforce]

The creator of Clawd: "I ship code I don't read"

[cellsyx]

古法编程还有思考-执行两个循环的过程，相当于做了负载均衡。现在 AI 极大缩减了执行的时间，就把负载全压到思考上了。

[Unicorns96]

@Nexora 最近发现 ai 写的代码测试能过，但细看代码，常常藏着 repository.findAll().stream()
.filter(item -> item.getId() == xx)
.collect(Collectors.toSet());这种设计。用的 codex 5.3 最新模型+技术规范 skills

[coolair]

用了 AI ，就得所有过程抛给 AI ，人工 review 太累了，而且 AI 写的代码真的很啰嗦，到后面根本没有精力去 review 。

[kneo]

老板：你就说是不是比以前快了吧。
同事：代码我早就不看了。

[starlion]

AI 编程技术进步确实使人更累，编码更多人能做了，竞争更激烈

[lisonfan]

+1 我也是

[canyue7897]

你就说薪酬和年终奖有没有上去吧？

[wojiugaiming]

@devzhaoyou 我觉得你说话好有道理

[levelworm]

系统编程是这样的吧，总共没有多少代码，但是要在大脑里完全走一遍。David Cutler 在采访的时候就说过，他每写点东西就要在大脑里把整个代码的流程跑几遍，确保没问题了再写。

[paradoxs]

AI 编程会越做越好的，你帖子里面说到的这些问题，会逐步解决。

[qianlifeng]

以后是面向测试编程了. 各种 case 各种结果定好,中间怎么实现管不了那么多了😂

[MoeDisk]

有强迫症，所以一直拿 ai 当 csdn 用（雾，
chatgpt 刚出 plus 就买了，一直是根据需求出范例或者问 ai 建议那样，
可能是做嵌入式吧，有的时候为了快速看一些效果才会 vibe ，比如写个前端对接我的东西之类的。
很久很久前还在上学，我男票不会代码，用类似 dw 那种拖拽工具写 h5 ，然后给我让我帮他改我编辑器开后产生了很大的心理阴影，所以我心里比较抗拒别的东西生成的代码，虽然我并不反对甚至支持这项技术。

[jusk9527]

真的，现在非常累

[middle2000]

肯定更累了，现在正在过渡期，过渡期的温水煮青蛙

[middle2000]

就像机器取代编织工，不学习使用机器肯定最终被淘汰，但是这个肯定是一个发展过程，不可能一步达成

[yifangtongxing28]

人就跟固态硬盘一样，读写次数是有寿命的。

只不过老板们借 ai 这个大手，把人当耗材，每年毕业的大学生还想要高薪水，这局面至少持续 20 年吧

你现在得考虑，这种高压下，你能干多久？你的身体能撑多久？真撑很久的话你能活到多久？

[cabing]

@middle2000 有道理。ai code 全面代替人工的过渡期。。

[AEDaydreamer]

ai 吞吐太快我难以对齐，确实更累了。而且 llm 可以 worktree 并行我不可以，虽然效率高但是因为责任问题自己看的大脑都麻了。

[laminux29]

思路错了。

AI 相当于程序员，你用 AI ，你的角色不是程序员，而是技术总监。

你需要把你的要求，写入到规范文档与配置文档里，然后让 AI 去实现并检查，而不是你去检查 AI 的代码。

[ershierdu]

最近也在想这个问题，不久的将来代码一定不需要由人类 review 了，因为人类已经是这个链路上的瓶颈。
也许人类可以 review ai 写的文档，也许人类什么都不需要干

[msg7086]

@Unicorns96
让 AI 去 code review AI 。比如你用 gpt 写代码，然后开 claude 或者 gemini 去审核。
最好是让他一个一个类去读去审，能抓出不少这种毛病。

To 楼主
善用 architect 功能，很多决策可以在写代码之前做，能避免一些你说的二则的问题。也可以让 AI 多读读已有代码，让他去学习现有的编程风格。能用 memory bank 固化的就善用 memory bank 。
再剩下的问题就只能捏着鼻子接受了。毕竟你招几个实习生来写，也未必能写得比 AI 好……

项目推进太快了人肯定累，这个应该是你们老板的问题，换用 AI 写代码不等于还能百分之百速度干活，人还是得休息的。

[shylockhg]

都 vibe 了还 review 啥，等捅了篓子就拿大礼包去下一家继续 vibe 完事