2024年AI编程有多强？谷歌工程主管揭秘残酷

原标题：2024年AI编程有多强？谷歌工程主管揭秘残酷
文章来源：新智元
内容字数：5158字

AI辅助编码的2024：机遇与挑战

谷歌工程主管Addy Osmani近日揭示了AI辅助编码在实际开发中的真实情况，指出AI已渗透软件开发的整个生命周期，但其应用并非一帆风顺。

1. AI编程的两种模式

   团队主要采用两种模式利用AI：引导程序（Bootstrappers）和迭代器（Iterators）。引导程序类工具（如Bolt、v0）擅长从设计或概念生成完整的初始代码库，快速构建原型，适用于验证想法。迭代器类工具（如Cursor、Copilot）则用于日常开发，辅助代码编写、重构、测试和文档生成。

2. “AI速度”的隐性成本

   AI能够显著加速开发，但高级工程师仍需对AI生成的代码进行重构、优化、添加错误处理等，确保代码质量和可维护性。而初级工程师容易忽略这些步骤，导致代码质量低下，形成所谓的“纸牌屋代码”。

3. 知识悖论：经验者的优势

   AI更能帮助经验丰富的开发者，他们能利用AI快速构建原型、探索解决方案，并有效地筛选和改进AI的输出。初学者则容易接受错误的解决方案，缺乏调试能力，最终构建出不理解的脆弱系统。

4. 70%问题：AI的瓶颈

   许多开发者，特别是经验不足的开发者，会遇到“70%问题”：AI能快速完成大部分工作，但最后的30%（确保软件可用于生产、可维护等）却异常困难，甚至陷入无限循环的bug修复中。这主要是因为缺乏专业知识来理解和解决复杂问题。

5. 学习悖论：AI可能阻碍学习

   非工程师使用AI编码工具可能阻碍学习。代码虽能生成，但开发者未理解其原理，无法培养调试技能和架构决策能力，最终过度依赖AI，阻碍自身专业能力的提升。

6. 最佳实践建议

   Osmani总结了三种最佳实践：“AI初稿”模式（AI生成代码，人工审查和重构）；“持续对话”模式（为每个任务开启新的AI对话，保持上下文集中）；“信任但验证”模式（AI生成代码，人工审查关键路径和边缘案例）。

7. AI的真正前景：协作而非取代

   AI的优势在于加速已知模式的实现、探索可能性和自动化例程。未来，AI将作为更强大的协作者出现，智能体（Agent）系统的兴起将进一步提升AI的自主性和能力，实现更高级的代码生成、调试和测试。

8. 建议：从小处着手，保持模块化

   建议开发者从小处着手使用AI，将AI用于非耦合的、定义明确的任务，仔细审查代码，保持模块化，并始终相信自己的经验，将AI作为辅助工具，而非代码生成的唯一来源。

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