到底要不要用AI？80%功能靠AI搞定，但剩下80%时间全在修Bug！

AI科技 2025年10月11日 17:27 0 aa

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文 |昕昕

那些在小红书、抖音上吹"AI让我两天写完一个app"的视频，咱就先别信。

因为真正下沙场干过的人，现在都改口了。

有个老哥想帮他媳妇管理Facebook Ads，但那破玩意儿的界面复杂得不行——功能堆得像垃圾桶，用户体验简直是灾难片现场。

于是他就想："既然LLM这么火，咱拿它来全程操刀，从问题定义到写代码再到部署，全交给AI干，这回得有多高效啊！"

结果两周后他和小伙伴们面无表情地说：这事儿不太行。

给AI上下文越多、问题切分越细，结果越好——这是规律，但这也意味着，你得像遛狗一样时刻牵着它，只要稍微撒手，AI就"自信满满"地瞎填空，就像那种考试时不会的题也要胡诌一些的学渣。

问题是，它根本不会说"这儿我不明白"，而是当着你面"编"。

AI反复搞出三个几乎一样的卡片组件，你在Guidelines里强调"我们已经有了可复用组件"，它依然我行我素。

这就像你告诉你的同事"咱公司有现成的工具"，他还是自己从零开发一遍，完全没有可维护性，代码库越来越臃肿，最后成了一坨屎山。

工作流被彻底打乱，你必须盯着屏幕看AI"思考"，生怕它偏离主题，试过边写issue边让AI干活？根本找不到完整30分钟专心做一件事。

开发节奏被碎片化了，那种"进入心流状态"的感觉彻底消失，结果就是身心俱疲。

Facebook API本身就复杂，文档还不全，SDK类型系统薄弱，加上Tailwind、React Router、dayjs、pino这一堆库……AI直接就开始"自编自导"：虚构参数、编造接口。

这就像让一个学生去写论文，却连资料都没给全，结果他还要对着没有的东西编参考文献。

AI能快速搞定80%的功能，听起来牛逼，但问题来了——剩下那20%包括边界情况、跨模块交互、异常处理，这20%的垃圾工作，愣是让他们花掉80%的时间。

最终的产品表面能跑，但处处是Bug和不一致，这就像盖房子，地基和框架快了，但装修和细节质量还是得手工。

两周后，这哥们和小伙伴们决定放弃，代码库变得又大又乱，他们逐渐失控。

更关键的是，整个过程毫无乐趣，产出也不值当，于是他们又花了两周用传统方式清理烂摊子。

事后复盘时，他们甚至发现有些Bug根本不是AI的锅，而是他们自己review时漏掉的，换句话说，即使AI不来添乱，他们也还是得认真工作。

但这不代表他们全盘否定AI，如今他们用AI做这些，搜索引擎升级版：快速查答案，还能根据上下文定制化；代码片段生成器：第五次写clamp函数真的烦死了，让AI来吧。

测试助手：定好范围和框架，AI补充测试用例，能发现你没想到的边界情况。

文案编辑：commit message、PR描述、issue内容让AI审校。

把AI从"主演"降级成"工具箱里的助手"，甚至他们现在倾向用本地LLM而不是云端模型，为了保证数据可控。

至少在当前阶段，他们不会把AI纳入核心开发流程，未来要是AI技术有质变，再重新考虑。

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