AI 写代码的边界：哪些能交给它，哪些不能

用了几年 AI 辅助编程，慢慢摸出一些边界。不是所有代码都适合交给它。

适合交给 AI 的

• 样板代码：CRUD、DTO、配置模板
• 格式转换：JSON 转数组、SQL 转 ORM
• 正则表达式：写和解释都很快
• 单元测试：根据函数签名生成用例
• 文档注释：给现有代码补注释
• 简单重构：提取函数、改名、简化条件
• 报错解释：看不懂的报错贴给它分析

不适合完全交给 AI 的

• 核心业务逻辑：涉及钱、权限、状态的，必须自己写自己审
• 架构设计：它给的方案往往泛泛，缺乏对业务约束的理解
• 性能关键代码：它不一定知道你的数据规模和瓶颈
• 安全相关：加密、鉴权、防注入，不能盲信
• 涉及具体版本的配置：容易编造不存在的参数
• 你完全不懂的领域：无法判断它给的对不对

我的使用原则

1. 能看懂才用：它生成的代码，逐行能解释清楚才放进项目
2. 小步提交：一次只让它改一个点，方便回滚
3. 测试兜底：改完跑测试，没有测试就先补测试
4. 关键路径人工审：支付、登录、数据删除，必须人工过一遍
5. 不盲信版本：API 用法去官方文档核对

心态

AI 是副驾驶，不是自动驾驶。它极大提升了写代码的速度，但责任还在你身上。把它当成一个知识面广、手速快、但偶尔会自信地胡说八道的同事——用其所长，保持审查。