摘要：资深技术博主老李最近有点烦，每天打开私信总能刷到一堆相似的咨询：“我有个AI生成的应用原型，能不能帮我改成能上线的产品？”

资深技术博主老李最近有点烦，每天打开私信总能刷到一堆相似的咨询：“我有个AI生成的应用原型，能不能帮我改成能上线的产品？”

这些咨询者画像高度重合：要么是做法律顾问的，要么是资深客户经理，聊起商业模式头头是道，可一说到技术就两眼茫然，手里攥着的“产品”，不过是用AI生成的一堆零散代码。

这现象并非个例。

打开技术社区，“求技术合伙人”“急寻CTO”的帖子翻不完，发帖人大多带着相似的“成果”，用大模型生成的演示程序。

有人算过一笔账，2024年美国开发者提交的Python代码里，30.1%都出自AI之手，谷歌更是有超过四分之一的新代码由人工智能生成。

可诡异的是，AI写代码越溜，找技术高手的人反而越多。

“刚开始还真试着帮人‘打磨’，后来发现根本是白费功夫。”老李的经历很有代表性。

有次一个做跨境电商的老板找他，说用AI生成了一套库存管理系统，界面能跑起来，可一导入真实订单就崩。

老李打开代码一看直皱眉：核心功能全堆在一个文件里，300多行代码混杂着业务逻辑和界面交互，ESLint扫描出47处规范问题，连最基本的错误处理都没有。

这类“氛围编码”的产物，如今在创业圈遍地都是。

所谓“氛围编码”，就是凭着感觉用自然语言跟AI聊天生成代码，只求快不求稳，适合做个周末练手的原型，可没人真敢把它当产品用。

有个做教育的创业者更夸张，拿着AI生成的10多个功能模块找老李整合，结果发现模块之间接口全不兼容，就像一堆精美的乐高零件，却没有对应的拼接卡扣。

“他们总觉得是‘打磨’代码，其实得彻底推倒重来。”老李解释道。

GitClear的研究早就揭示了这个问题：AI生成的代码看似高效，却让“代码流失率”大幅上升，复制粘贴的代码越来越多，反而埋下一堆技术隐患。

斯坦福大学的研究更直接：用AI辅助编码的开发者，写出的代码错误率更高，可他们自己还觉得更安全。

为啥AI写代码这么溜，却搞不定完整软件？这得从“编码”和“工程”的区别说起。

就像盖房子，编码是砌砖抹灰的手艺活，软件工程却是从地基设计到水电布局的系统工程。

现在的AI工具，当个“零件工”绰绰有余。

飞算JavaAI能半小时生成一个SpringBoot模块，CodeBuddy能自动修复八成代码规范错误，Cursor分析项目结构比人工快十倍。

谷歌CEO说自家四分之一新代码由AI生成，微软也有三成代码靠AI辅助，这些数据都说明AI在编码效率上确实有两把刷子。

可一到“系统设计”这个层面，AI就露怯了。

硅心科技的黄宁在服务金融、军工客户时发现，AI有三个致命短板：善忘、不负责任、拖后腿。

它会盯着局部代码细节，却忘了整体架构；不懂企业里的隐性规则，生成的代码不符合行业规范；最麻烦的是，后期维护AI写的代码，有时比自己重写还费劲。

老李最近接手的一个重构项目更典型。

客户用AI做了个预约工具，单个功能都能跑，可几百个用户同时用就崩。

他团队用Cursor分析后发现，AI没考虑异步资源回收，定时器没保存引用，导致进程没法正常退出。

更要命的是，AI完全没管“兼容旧版本数据格式”这个关键需求，最后只能拆了重写，把混杂的职责拆分成四个独立模块，才解决根本问题。

这就是软件工程的核心，不是做对一个点，而是管好一整张网。

外行眼里的软件，是“能下单”“能付款”“能查物流”的功能集合；内行眼里的软件，是几百个功能在变化中还能和睦相处的复杂系统。

这背后的复杂性，恰恰是AI搞不定的。

有个做SaaS的团队算过一笔账，他们的产品有200多个核心功能，看似独立，实则环环相扣。

比如用户改个手机号，不仅要更新用户表，还要同步订单记录、消息推送列表，甚至影响后续的数据分析。

AI能搞定“改手机号”这个单一功能，却算不清背后的连锁反应。

更头疼的是“可维护性”。

NIST的研究显示，在部署阶段修复缺陷的成本，是开发初期的30到100倍。

AI生成的代码就像没留图纸的房子，今天加个窗户，明天可能就得拆墙。

老李见过最夸张的案例：一个创业团队用AI堆了半年代码，最后想加个会员体系，发现得改80%的旧代码，还不如重写来得快。

这就是为什么行业里有句老话：“编写代码易，软件工程难。”普通开发者能搞定功能实现，而资深工程师的价值，在于提前预判风险。

就像重构“reserve-cli”工具时，AI能生成模块代码，却想不到“预约成功后要同步更新配置文件”，得靠人结合业务经验补全这个关键逻辑。

这种对业务的理解、对系统的把控，正是AI目前欠缺的。

有人问：AI都能写30%的代码了，技术人会不会失业？老李的答案恰恰相反：“AI淘汰的是只会写代码的人，懂工程的人更值钱了。”

现在行业里已经形成了新的分工模式：AI当“下手”，人做“指挥”。

谷歌的工程师让AI生成基础代码，自己专注审查和架构；FAANG团队用AI处理重复工作，却始终把系统设计、质量把控抓在手里。

就像用飞算JavaAI重构项目的团队，AI把20人天的活压缩到5人天，但架构师还得负责确认需求、补全业务细节，否则生成的代码还是没法用。

这种变化其实是把技术人从重复劳动里解放出来。

以前写增删改查、写单元测试要花大量时间，现在AI半小时就能搞定85%的基础测试用例。

技术人反而有更多精力做更核心的事：设计更合理的架构，预判业务增长带来的性能压力，确保系统在几年后还能轻松扩展。

老李的朋友张磊是某大厂CTO，他团队里的新人入职先学两件事：一是画系统架构图，二是给AI写精准提示词。

“以前看代码量评判能力，现在看架构设计。”张磊发现，同样用AI开发，懂工程的人能让效率提升30%，不懂的人反而会制造更多麻烦，后期擦屁股的时间比开发还长。

那些拿着AI代码找技术合伙人的创业者，其实无意中戳破了一个真相：AI再强，也只是工具。

它能搞定战术层面的编码，却搞不定战略层面的工程。

就像一把好锤子，能敲好每一颗钉子，却画不出建筑蓝图。

现在的AI编程热潮，更像一面放大镜，把“编码”和“工程”的差距看得清清楚楚。

GitHub的数据显示92%的开发者在用AI编码工具，但这背后是越来越多的重构需求、越来越高的架构师薪资。

这说明行业终于想明白了：软件的价值从来不是代码写得多漂亮，而是系统跑得有多稳。

对于技术人来说，这不是危机是机遇。

与其担心AI抢饭碗，不如把它当成“效率倍增器”，用AI处理杂活，自己深耕架构、业务和系统设计。

毕竟，能把一堆零散零件拼成精密仪器的总设计师，永远比只会打磨零件的工匠更稀缺。

而对于那些懂商业的创业者，与其指望AI“一键生成产品”，不如早点找个靠谱的技术合伙人，毕竟，好软件从来不是生成的，是“建”出来的。

来源：探秘发现一点号