我与AI的拉锯战：当我宁愿花几小时”调教”AI，也不愿花半小时读代码

引子：一场没有硝烟的战争

凌晨三点，我还在和 Claude 较劲。

事情的起因很简单：我需要一个数据处理的功能，按理说这应该是 AI 最擅长的——清晰的需求、标准的实现、大量的参考代码。但我们已经来回”对话”了四个小时，生成了至少 20 个版本的代码，没有一个完全符合我的要求。

每一次，AI 都”差一点”就对了。第一版忽略了边界条件，第二版处理了边界但性能太差，第三版优化了性能但破坏了原有逻辑，第四版修复了逻辑但引入了新的 bug…就这样，我们陷入了一个看不到尽头的循环。

最讽刺的是，如果我自己写，可能半小时就完成了。但我偏偏不愿意自己写。不是因为懒——调教 AI 花费的精力远超自己编码。而是因为一种执念：既然 AI 号称可以编程，那它就应该能完成这个任务。这是一场关于原则的战斗。

这就是我与 AI 的日常——爱恨交织、欲罢不能。

我爱 AI 带来的可能性。第一次看到 ChatGPT 生成完整的程序时，我感到的是一种近乎宗教体验的震撼。那些原本需要 hours 甚至 days 才能完成的工作，现在 minutes 就能搞定。我感觉自己获得了超能力，像是突然学会了飞翔。

但我也恨 AI 的不可预测。它时而聪明得让人惊叹，能够理解最微妙的需求，生成优雅的解决方案；时而愚蠢得让人抓狂，连最基本的逻辑都会搞错，像一个永远长不大的孩子。

更让人纠结的是，这种爱恨并非泾渭分明，而是纠缠在一起，难解难分。同一个 AI，同一个任务，可能上一秒还在赞叹它的智慧，下一秒就在咒骂它的愚蠢。这种情绪的过山车，成了使用 AI 的常态。

有人说，这只是技术不成熟的表现，等 AI 更强大了，这些问题都会解决。但我不这么认为。这种纠缠，不只是技术问题，更是人机关系的本质体现。当我们把部分思考外包给机器，当我们依赖 AI 来延伸自己的能力，这种复杂的情感必然产生。

这不是 bug，而是 feature。这种纠缠，正在重新定义什么是编程、什么是创造、什么是智能。

第一节：蜜月期的幻象

初遇的震撼

还记得第一次使用 AI 编程工具时的震撼。那是 2023 年初，ChatGPT 刚刚引爆全球，各种 AI 编程工具如雨后春笋般涌现。作为一个写了十几年代码的程序员，我本能地保持着怀疑——又一个被过度炒作的概念罢了。

直到我真正尝试了一次。

那是一个周末，我打算做一个个人项目——一个简单的任务管理工具。按照以往的经验，即使是最简单的版本，也需要至少一周的时间：设计数据库、搭建后端、编写前端、调试测试…但这次，我决定试试 AI。

我打开 ChatGPT，输入：”帮我创建一个任务管理应用，需要用户注册登录、创建任务、设置优先级、标记完成状态。”

不到 30 秒，一个完整的代码框架出现在屏幕上。不只是代码片段，而是完整的应用结构：数据库设计、后端路由、前端组件、甚至包括了基本的样式。代码不仅能运行，而且结构清晰、注释完整。

我愣了足足一分钟。

这一分钟里，我的大脑在疯狂计算：如果一个基础应用只需要 30 秒，那么一天能做多少个？如果复杂的功能也能这样生成，那么原本需要团队协作的项目，是否一个人就能完成？如果每个人都有这样的能力，软件开发会变成什么样子？

接下来的几个小时，我像一个刚拿到新玩具的孩子，不断尝试各种可能：

“添加一个看板视图，像 Trello 那样”——AI 立即生成了拖拽功能的完整实现。

“加入团队协作功能”——权限管理、邀请机制、实时同步，应有尽有。

“支持移动端”——响应式设计、触摸优化，考虑周全。

每一次，AI 都能理解我的意图，生成合理的代码。那种感觉，就像是有一个全知全能的助手，随时待命，永不疲倦。

效率的错觉

最初的几周，我的生产力似乎提升了 10 倍。

以前需要一天的功能，现在一小时搞定。以前需要查文档、找示例、调试错误的时间，现在都省下了。我开始同时推进多个项目，因为每个项目的开发速度都快得惊人。

我甚至开始接一些以前不敢接的项目。全栈开发？没问题，AI 可以生成前后端代码。移动应用？可以，AI 知道所有平台的特性。机器学习？为什么不，AI 本身就是这方面的专家。

那段时间，我感觉自己变成了”超级开发者”。不是因为我的技能提升了，而是因为我可以调用 AI 这个”无限技能库”。任何不会的东西，问 AI；任何复杂的实现，让 AI 生成；任何 bug，让 AI 调试。

社交媒体上充满了类似的亢奋。有人用 AI 一天做了 5 个应用，有人用 AI 一周完成了原本需要一个月的项目，有人宣称”程序员的生产力革命已经到来”。

各种 AI 工具争相涌现：

• ChatGPT 和 Claude 竞相推出更强大的代码能力
• Cursor 和 Windsurf、Trae 让 AI 直接集成到编辑器
• Copilot 和 Codeium 提供实时的代码补全
• Gemini 和 DeepSeek 各有特色的解决方案

每个工具都在许诺更高的效率、更智能的辅助、更完美的代码生成。而我们，像追逐新大陆的淘金者，不断尝试每一个新工具，期待找到那个能让我们一夜暴富的”金矿”。

但渐渐地，一些不和谐的声音开始出现。

隐藏的成本

效率提升的背后，隐藏着我们最初没有注意到的成本。

首先是理解成本。AI 生成的代码确实能运行，但理解它为什么这样写、如何工作、有什么潜在问题，需要额外的时间。特别是当代码量大、逻辑复杂时，读懂 AI 的代码比自己写还要困难。

我遇到过一个典型的案例。AI 帮我生成了一个复杂的数据处理 pipeline，使用了我不熟悉的设计模式和库。代码优雅、性能出色，但当需要修改一个小功能时，我花了整整一天才理解整个架构。如果是我自己写的，虽然可能没那么优雅，但修改只需要 10 分钟。

其次是调试成本。AI 生成的代码有 bug 时，调试格外困难。因为你不知道 AI 的”思路”，不理解它为什么做某些选择。特别是那些微妙的逻辑错误，可能隐藏在看似正确的代码中，极难发现。

有一次，AI 生成的排序功能在大部分情况下都正常，但在特定的数据组合下会出错。我花了半天时间才发现，AI 混淆了稳定排序和非稳定排序的使用场景。这种错误，如果是人写的，可能一开始就不会犯。

再次是维护成本。用 AI 快速生成的项目，往往缺乏一致性。因为每次生成都可能使用不同的风格、模式、库。一个项目里，可能混杂着函数式和面向对象的代码，使用着五六种不同的状态管理方案，每个组件都像是不同人写的。

我维护过一个这样的项目，那简直是噩梦。每次要添加新功能，都要先理解那个部分的特殊架构。每次要修 bug，都要切换思维模式。整个代码库像是一个弗兰肯斯坦怪物，由各种不同的部分拼凑而成。

最后是决策成本。当 AI 可以生成多种解决方案时，选择哪一个成了新的问题。以前，受限于自己的知识和时间，选择是有限的。现在，AI 可以给你 10 种实现方式，每种都有道理，你反而不知道该选哪个了。

这种”选择困难症”在使用多个 AI 工具时更加严重。ChatGPT 建议用方案 A，Claude 推荐方案 B，Gemini 提供方案 C，DeepSeek 又有方案 D。每个都说得头头是道，每个都能实现功能，但哪个是最好的？

依赖的陷阱

更危险的是，我们在不知不觉中形成了对 AI 的依赖。

最开始，AI 是”辅助工具”，帮我们提高效率。但渐渐地，它变成了”必需品”，没有它就不知道如何编程了。

这种依赖是渐进的、不易察觉的。起初，你只是用 AI 生成一些样板代码，节省打字时间。然后，你开始让 AI 帮你解决算法问题，因为它的解法往往更优。接着，你让 AI 设计架构、选择技术栈、甚至决定产品功能。最后，你发现自己已经不会独立编程了。

我认识一个刚毕业的程序员，他的整个职业生涯都是在 AI 时代度过的。他用 AI 的熟练程度令人惊叹，能快速完成各种任务。但有一次，公司的网络出了问题，无法访问 AI 工具，他竟然不知道如何开始工作。连写一个简单的循环，都要犹豫半天。

这不是个例。越来越多的开发者，特别是新入行的，把 AI 当作编程的”标准配置”。他们不是在学习编程，而是在学习如何使用 AI 编程。当 AI 不可用时，他们就像失去了双腿的人，寸步难行。

更可怕的是技能的退化。长期依赖 AI，我们自己的编程能力在悄然下降。那些基础的算法，不用就忘了；那些常见的模式，不写就生疏了；那些调试的技巧，不练就丢了。

就像使用计算器让我们失去了心算能力，使用导航让我们失去了认路能力，使用 AI 也在让我们失去独立思考和解决问题的能力。

但这时候要戒掉 AI，已经很难了。不是不想，而是不能。当你的竞争对手都在用 AI，当你的效率因此下降 50%，当你的工作需要你快速交付，你能选择不用吗？

这就是蜜月期的终结。最初的甜蜜逐渐变成负担，自由变成了枷锁，工具变成了主人。我们没有变成超级开发者，而是变成了 AI 的操作员。

第二节：现实的骨感

AI 的智商税

“智商税”这个词，原本用来形容那些利用信息不对称赚取暴利的产品。但在 AI 编程领域，我们都在不知不觉中交着另一种智商税——为 AI 的”愚蠢”买单。

最典型的例子是”死循环调试”。你向 AI 描述一个问题，它生成代码 A，但 A 有 bug。你指出 bug，它生成代码 B 来修复，但 B 引入了新问题。你再次指出，它生成代码 C，而 C 竟然回到了 A 的问题。就这样，你们陷入了一个循环，像两个困在迷宫里的瞎子，互相搀扶却找不到出口。

我曾经为了一个日期处理的功能，和不同的 AI 工具”战斗”了整整一个下午：

ChatGPT 第一次给出的方案忽略了时区问题。我提醒它注意时区，它加上了时区处理，但又忽略了夏令时。我再提醒夏令时，它处理了夏令时，但打乱了原有的日期计算逻辑。

换成 Claude 试试。Claude 的方案考虑得很周全，时区、夏令时、闰年都处理了，但代码复杂得像是要发射火箭。一个简单的”计算两个日期之间的工作日”功能，它写了 200 多行代码。

再试试 Gemini。Gemini 简洁多了，但它用了一个我的环境里没有的库。我告诉它不能用这个库，它换了另一个库，但那个库的版本和我的项目不兼容。

DeepSeek 倒是给出了一个可用的方案，但性能很差。处理大量数据时，运行时间是预期的 10 倍。

最后，我放弃了所有 AI 的方案，自己写了一个。20 行代码，简单明了，完美运行。前后折腾了 4 个小时，如果一开始就自己写，30 分钟就够了。

这 4 个小时，就是我交的”智商税”。

上下文的诅咒

AI 最让人抓狂的问题之一，是它对上下文的理解始终有限。

人类程序员在解决问题时，会自然地考虑整个系统的背景：这个功能是给谁用的？在什么场景下使用？有什么特殊要求？现有系统是什么样的？但 AI 做不到这一点，或者说，做得很差。

即使是号称有超长上下文窗口的模型，也经常”忘记”关键信息。你在对话开始时说明的重要约束，到了第五轮对话时，AI 可能完全忽略。你反复强调的编码规范，AI 转眼就违反了。

更糟糕的是，不同的 AI 工具对上下文的处理方式不同：

ChatGPT 倾向于”过度解读”。你提到一个小细节，它可能据此重构整个方案。有时候你只是随口一说，它却当成了核心需求。

Claude 则相反，它有时候”选择性失明”。明明你说了”不要使用外部库”，它还是推荐了一堆 npm 包。你说”性能很重要”，它依然给出了嵌套循环的方案。

Gemini 的问题是”上下文漂移”。聊着聊着，它会逐渐偏离最初的主题。开始讨论的是数据库设计，最后可能在讲用户体验。

Kimi 在处理长上下文时表现不错，但它有时会”过度总结”，把你的详细需求压缩成几个要点，丢失了重要的细节。

这种上下文问题在实际开发中造成了巨大的困扰。你需要不断地提醒 AI 各种约束条件，像训练一个健忘症患者。而每次切换 AI 工具，你都要重新建立上下文，重新”教育”它理解你的项目。

幻觉问题

AI 的”幻觉”问题，是最危险的陷阱之一。它会非常自信地给出完全错误的信息，而你如果不仔细验证，可能会被带到沟里。

我遇到过各种各样的”幻觉”：

不存在的 API。AI 会凭空创造一些听起来很合理但实际不存在的 API。比如，它曾经告诉我某个流行框架有一个”perfectSolution()“方法，可以完美解决我的问题。我兴奋地试了半天，才发现根本没有这个方法。

错误的版本信息。AI 经常混淆不同版本的特性。它会把只在新版本中存在的功能用在旧版本上，或者用已经被废弃的语法。有一次，它坚持说某个功能在 Python 2.7 中就有，实际上那是 Python 3.8 才引入的。

虚构的最佳实践。AI 有时会编造一些”业界共识”或”最佳实践”。”根据谷歌的研究，这种方式可以提升 50% 的性能”——听起来很权威，但你找遍谷歌的所有论文，都找不到这个研究。

混淆的概念。AI 会把相似但不同的概念混为一谈。比如把”并发”和”并行”混用，把”认证”和”授权”搞混，把”同步”和”阻塞”当成一回事。

最可怕的是，这些幻觉往往包装在看似专业的解释中。AI 会用技术术语、引用听起来合理的原理、甚至画出漂亮的架构图，让你相信它是对的。如果你不是该领域的专家，很容易被误导。

工具切换的疲劳

当一个 AI 工具不能满足需求时，我们的本能反应是：换一个试试。于是开始了工具切换的马拉松。

早上用 Cursor 写代码，它的自动补全很智能，但处理复杂逻辑时会卡壳。

中午换到 Continue，它的重构功能很强大，但对新框架的支持不够。

下午试试 Codeium，免费版功能不错，但生成的代码风格不一致。

晚上用回 ChatGPT 的网页版，因为需要讨论架构设计，而它的对话能力最强。

每次切换工具，都需要：

• 重新建立上下文
• 适应不同的交互方式
• 学习新的快捷键和命令
• 处理不同的输出格式
• 解决兼容性问题

这种切换不仅耗时，更耗费心力。你的注意力被分散在学习工具上，而不是解决问题上。你变成了一个”AI 工具专家”，而不是领域专家。

更讽刺的是，花了这么多时间尝试不同的工具，最后发现它们在核心能力上差别不大。都是基于类似的大模型，都有类似的优点和缺点。就像买了 10 个不同品牌的锤子，结果发现钉钉子的效果都差不多。

第三节：调教的艺术与疯狂

prompt 工程的兴起与异化

“prompt 工程”这个词的出现，本身就是一个讽刺。我们创造了 AI 来理解人类的自然语言，结果却要学习一门新的”语言”来和 AI 交流。

最初，prompt 只是简单的指令：”写一个排序函数”、”创建一个用户类”。但很快我们发现，prompt 的质量直接决定了输出的质量。于是，一门新的”技艺”诞生了。

网上开始流传各种 prompt 模板和技巧：

“你是一个有 10 年经验的资深架构师…“——角色设定法 “让我们一步步思考…“——思维链引导 “请用表格形式输出…“——格式控制 “如果理解了请复述一遍需求…“——确认机制 “请提供 3 种不同的方案…“——多样性要求

渐渐地，prompt 变得越来越复杂，越来越像某种咒语。一个简单的需求，可能需要写一页纸的 prompt 才能得到满意的结果。

我见过最夸张的一个 prompt，有 2000 多字，包含了：

• 详细的背景说明
• 技术栈限制
• 编码规范要求
• 性能指标
• 安全考虑
• 错误处理方式
• 注释规范
• 测试要求
• 甚至包括了期望的代码风格和变量命名规则

写这个 prompt 花了 1 小时，而如果直接写代码，可能 2 小时就完成了。这到底是提高了效率，还是降低了效率？

更荒谬的是，不同的 AI 工具需要不同的 prompt 风格：

ChatGPT 喜欢详细的背景说明，你需要像写小说一样描述场景。 Claude 偏好结构化的输入，最好用列表和要点。 Gemini 响应简洁的指令更好，太复杂反而会混乱。 DeepSeek 需要更多的示例，它从例子中学习比从描述中学习更有效。

于是，我们不仅要学习如何写 prompt，还要学习如何为不同的 AI 写不同的 prompt。这不是在编程，这是在学习”AI 方言”。

反复调试的疯狂循环

调教 AI 的过程，常常像是一场精神折磨。

你：”创建一个用户认证系统。” AI：生成了一个基础版本。 你：”需要支持邮箱和手机号登录。” AI：添加了双登录方式，但破坏了原有的密码加密。 你：”保持密码加密，使用 bcrypt。” AI：修复了加密，但忘记了手机号登录。 你：”保持两种登录方式，都要用 bcrypt 加密。” AI：都加上了，但现在注册功能坏了。 你：”修复注册功能，保持其他不变。” AI：注册修好了，但它改变了数据库结构。 你：”不要改数据库！” AI：改回来了，但现在整个认证流程都乱了。

这时候，你已经花了 2 小时，而代码比开始时更糟糕。你面临两个选择：继续调教，希望下一次能对；或者放弃，自己重写。

大多数时候，我们选择继续，不是因为理性，而是因为沉没成本谬误和一种赌徒心理：”都投入这么多了，下一次一定能成功。”

这种循环有时能持续数小时。每一次迭代，你都觉得”就差一点了”，但那一点永远到不了。像希腊神话中的西西弗斯，推着巨石上山，眼看就要到顶，石头又滚了下去。

版本控制的噩梦

使用 AI 编程带来了一个新问题：版本控制变得异常混乱。

传统开发中，每次提交都有明确的改动和原因。但使用 AI 后，你的提交历史可能是这样的：

「AI 生成的初始版本」
「修复 AI 的 bug」
「AI 重新生成」
「手动修复 AI 的输出」
「让 AI 修复上一个修复」
「放弃 AI 的方案，自己重写」
「还是用回 AI 的方案」
「混合 AI 和手动代码」
「清理 AI 生成的冗余代码」
「重构 AI 的混乱逻辑」

每个提交都很大，因为 AI 倾向于重写整个文件而不是小范围修改。diff 变得难以阅读，code review 变成了噩梦。团队成员很难理解代码的演进过程，因为没有清晰的思路脉络。

更糟的是，当出现问题需要回滚时，你很难确定应该回滚到哪个版本。因为每个版本都是”半成品”，都有这样那样的问题。

我曾经试图维护两个分支：一个用于 AI 实验，一个用于稳定代码。但很快发现这不现实。AI 生成的代码和手写代码交织在一起，很难完全分离。而且维护两个分支的成本太高，违背了使用 AI 提高效率的初衷。

精神内耗的代价

调教 AI 最大的代价，不是时间，而是精神内耗。

当你花 3 小时调教 AI 去完成一个 1 小时就能自己写完的任务时，内心的挣扎是巨大的。理性告诉你应该停止，但情感上不甘心。你投入了这么多，你相信 AI 应该能做到，你不想承认失败。

这种内耗体现在多个层面：

决策疲劳。每一轮对话，你都要决定：AI 的输出够好了吗？要继续调整吗？要换个思路吗？要放弃吗？这些微小但频繁的决策，累积起来造成巨大的心理负担。

认知失调。你知道 AI 是工具，应该为你服务。但实际上，你在迁就 AI，调整自己的需求来适应 AI 的能力。这种主仆颠倒的感觉，让人不适。

身份焦虑。你是程序员还是”prompt 工程师”？你的价值在于编程能力，还是在于”驾驭”AI 的能力？当你大部分时间都在和 AI 对话而不是写代码时，你还是程序员吗？

完美主义陷阱。AI 总是”差一点”的输出，激发了完美主义倾向。你明知道 80% 的完成度已经够用，但就是想要那 100%。于是陷入无休止的调整中。

这种精神内耗是隐性的、累积的。短期内你可能感觉不到，但长期下来，会造成职业倦怠、创造力下降、甚至对编程失去兴趣。

我认识几个开发者，在密集使用 AI 几个月后，都出现了类似的症状：易怒、焦虑、注意力涣散、对代码失去热情。他们说：”编程变成了一件痛苦的事。”

第四节：依赖与失控

技能退化的隐忧

使用 AI 时间越长，一个令人不安的事实越来越明显：我们的核心技能在退化。

这种退化是渐进的、不易察觉的。起初，你只是忘记了一些不常用的 API。然后，你发现自己写循环都要思考一下。接着，基本的算法实现也变得困难。最后，你离开 AI 几乎无法编程。

这不是夸张。我做过一个实验：在完全不使用 AI 的情况下，实现一个中等复杂度的功能。结果令人震惊——原本信手拈来的代码，现在需要反复思考；原本清晰的逻辑，现在显得模糊；原本熟悉的模式，现在感到陌生。

就像长期使用拼音输入法的人忘记如何写字，长期使用计算器的人失去心算能力，长期依赖 AI 的程序员也在失去独立编程的能力。

更可怕的是，这种退化不仅是技能层面的，更是思维层面的：

问题分解能力退化。AI 擅长处理整体需求，你说”做一个博客系统”，它就给你完整方案。久而久之，你失去了将大问题分解为小问题的能力。

抽象思维能力退化。AI 倾向于具体实现，你要什么功能，它就写什么代码。你不再需要思考抽象的设计模式、架构原则。

调试能力退化。AI 生成的代码出问题时，你的第一反应不是分析原因，而是让 AI 重新生成。传统的调试技巧——打断点、看日志、二分查找——都在生疏。

创造力退化。当 AI 总能提供”标准答案”时，你不再尝试创新的解决方案。思维被 AI 的输出模式固化，失去了跳出框架的能力。

AI 依赖症的症状

“AI 依赖症”正在成为一种新的职业病。它的症状包括：

离开 AI 就焦虑。当网络断开、API 限流、或者 AI 服务故障时，你感到极度不安。不是因为工作无法进行，而是一种深层的不安全感。

决策瘫痪。面对任何编程任务，第一反应都是”问 AI”。即使是最简单的功能，也要先获得 AI 的”认可”。失去了独立决策的信心。

过度依赖验证。写任何代码都要让 AI 检查一遍，即使是自己完全有把握的部分。不是为了发现问题，而是寻求心理安慰。

工具收集癖。不断尝试新的 AI 工具，期望找到”完美”的那个。硬盘里装满了各种 AI 插件，浏览器收藏夹全是 AI 服务。

效率幻觉。坚信使用 AI 一定更高效，即使事实证明并非如此。花 3 小时调教 AI 完成 1 小时的任务，还觉得”省时间了”。

这些症状背后，是一种深层的恐惧：害怕被淘汰、害怕落后、害怕失去竞争力。我们拥抱 AI 不是因为热爱，而是因为恐惧。

控制权的转移

最令人不安的是，控制权在悄然转移。

表面上，我们在使用 AI，掌控着对话的方向。但实际上，是 AI 在塑造我们的行为模式。

需求被 AI 的能力所限定。我们开始根据 AI 能做什么来定义需求，而不是根据真实需要。”这个功能 AI 不太擅长，要不换一个？”

标准被 AI 的输出所定义。AI 生成的代码成为了”标准”，即使它可能不是最优的。团队的代码风格开始趋同于 AI 的输出风格。

思维被 AI 的模式所固化。我们开始像 AI 一样”思考”——模式匹配、套用模板、避免创新。人类的思维在向机器靠拢。

节奏被 AI 的响应所控制。工作节奏不再由人类决定，而是由 AI 的响应速度决定。API 限流时工作就慢，响应快时就加快节奏。

这种控制权的转移是渐进的、不易察觉的。就像温水煮青蛙，当你意识到时，已经深陷其中。

逃离的困境

当你意识到问题，想要摆脱对 AI 的依赖时，会发现这几乎不可能。

竞争压力。当所有竞争对手都在用 AI，你的生产力会明显落后。市场不会因为你的”独立精神”而等待。

团队压力。当整个团队都在用 AI 协作，你坚持手写代码会被视为”不合群”、”效率低下”。

习惯惯性。长期使用 AI 形成的工作习惯很难改变。你的整个工作流程都是围绕 AI 设计的。

技能断层。想要重新掌握独立编程能力，需要大量时间重新学习和练习。但谁能承担这个时间成本？

心理依赖。最难克服的是心理上的依赖。那种”有 AI 在身边”的安全感，一旦失去，会带来巨大的不适。

有人尝试”AI 戒断”——完全不用 AI 工作一段时间。但大多数人坚持不了一周就放弃了。不是不想坚持，而是现实不允许。

这就像现代人想要远离手机，理论上可行，实际上几乎不可能。AI 已经成为现代编程的”基础设施”，你可以批判它、担忧它，但无法离开它。

第五节：共生的可能

接受不完美

经历了蜜月期的狂热、现实的打击、依赖的焦虑后，我逐渐找到了与 AI 相处的平衡点。第一步是接受 AI 的不完美。

AI 不是全知全能的神，也不是愚不可及的工具。它是一个能力强大但有局限的伙伴。就像人类同事一样，有擅长的领域，也有不足之处。

一旦接受了这一点，很多焦虑就消失了。你不再期待 AI 给出完美的解决方案，也不再因为 AI 的错误而沮丧。你开始理性地评估：这个任务 AI 能做好吗？如果不能，我该怎么补充？

我建立了一个简单的任务分类系统：

AI 擅长的：

• 样板代码生成
• 简单功能实现
• 代码格式转换
• 文档编写
• 测试用例生成

AI 不擅长的：

• 复杂业务逻辑
• 性能优化
• 架构设计
• 创新性解决方案
• 涉及隐私和安全的代码

需要协作的：

• 代码重构（AI 提供建议，人类决策）
• Bug 修复（AI 定位问题，人类解决）
• 功能设计（人类定义需求，AI 实现细节）

这种分类不是固定的，会随着 AI 的进化和自己的经验不断调整。关键是建立合理的预期，不高估也不低估 AI 的能力。

建立协作模式

与 AI 的关系，不应该是主仆关系（无论谁是主谁是仆），而应该是协作关系。

我逐渐形成了几种有效的协作模式：

对话式开发。不是一次性给 AI 所有需求，而是通过对话逐步细化。我提出大方向，AI 给出初步方案，我指出问题，AI 改进，如此往复。这个过程中，我的思路也在不断清晰。

结对编程模式。把 AI 当作结对编程的伙伴。我写核心逻辑，AI 写辅助功能。我设计架构，AI 填充细节。我定义接口，AI 实现方法。

代码审查模式。无论是我写的代码还是 AI 生成的，都要经过对方”审查”。我检查 AI 代码的逻辑正确性，AI 检查我代码的潜在问题。

灵感激发模式。当遇到难题时，不是期待 AI 直接解决，而是通过与 AI 的讨论获得灵感。AI 可能给出的方案不可行，但能启发新的思路。

教学相长模式。我”教”AI 理解我的项目和需求，AI”教”我新的技术和方法。这种双向学习让双方都在进步。

这些模式的关键是保持人的主体性。你是决策者、创造者、责任者，AI 是助手、工具、伙伴。

保持核心竞争力

在 AI 时代，什么是程序员的核心竞争力？不是编码速度，不是记忆力，甚至不是算法能力。而是那些 AI 暂时无法替代的能力：

理解业务的能力。AI 可以写代码，但不能真正理解业务需求背后的动机、约束和机会。理解用户、理解市场、理解商业逻辑，这是人类的优势。

系统思维能力。AI 擅长解决具体问题，但缺乏全局视角。能够设计整体架构、平衡各种权衡、预见长期影响，这需要人类的系统思维。

创新能力。AI 的创新是组合式的，真正的突破性创新来自人类。能够跳出常规、提出新思路、创造新范式，这是人类的独特价值。

沟通协作能力。软件开发不只是写代码，更是人与人的协作。理解他人、说服他人、组织协调，这些软技能在 AI 时代更加重要。

判断力和决策力。面对多个选择时，做出正确判断；面对不确定性时，敢于决策；面对失败时，承担责任。这些是领导力的体现，也是 AI 无法替代的。

保持这些能力，需要刻意练习：

• 定期不用 AI 独立完成项目，保持基础技能
• 参与业务讨论，深入理解领域知识
• 尝试创新性项目，挑战自己的创造力
• 提升沟通表达能力，学习如何影响他人
• 培养决策能力，敢于承担责任

新的职业定位

AI 正在重新定义程序员这个职业。我们不再是”写代码的人”，而是”创造软件价值的人”。

这种转变带来了新的职业定位：

AI 驾驭者。不是被动使用 AI，而是主动驾驭 AI。知道什么时候用、怎么用、用哪个，能够充分发挥 AI 的潜力。

系统设计师。重点不是实现细节，而是整体设计。定义系统边界、设计组件交互、规划演进路径。

价值创造者。关注的不是代码本身，而是代码创造的价值。什么功能真正有用？什么优化真正必要？什么创新真正有意义？

质量守护者。在 AI 大量生成代码的时代，确保质量变得更加重要。不只是功能正确性，还包括性能、安全、可维护性。

创新推动者。利用 AI 释放的生产力，尝试以前不敢想的项目。AI 降低了实现成本，让更多创新成为可能。

这种新定位需要心态的转变。不要把 AI 当作威胁，而是当作机会。不要哀叹”写代码”的乐趣失去，而要拥抱”创造价值”的更大乐趣。

第六节：未来的人机关系

AI 的进化与人的适应

AI 的进化速度超出了所有人的预期。从 GPT-3.5 到 GPT-5，从 Claude 3 到 Claude 4、Kimi 到 Kimi2，从基础的代码补全到完整的应用生成，每一次升级都带来质的飞跃。

面对这种指数级的进化，人类的适应显得缓慢而被动。我们刚刚习惯了一个版本的能力和局限，新版本就来了，带来全新的可能和挑战。

这种不对称的进化速度造成了几个问题：

学习疲劳。持续学习新工具、新技巧、新模式，让人疲惫。很多人选择”躺平”，不再追赶最新版本。

策略失效。针对旧版本 AI 总结的经验和技巧，在新版本中可能完全失效。你刚学会如何”对付”AI 的某个缺陷，这个缺陷就被修复了。

预期混乱。不知道 AI 的能力边界在哪里，也不知道它会进化到什么程度。这种不确定性让长期规划变得困难。

但人类也在适应和进化，只是方式不同：

心态进化。从恐惧到接受，从对抗到协作，从固守到开放。越来越多的人接受了 AI 作为工作伙伴的事实。

技能进化。从记忆型技能到创造型技能，从执行能力到判断能力，从专业深度到跨界广度。

角色进化。从程序员到系统设计师，从编码者到价值创造者，从个体贡献者到 AI 团队领导者。

这种共同进化将持续很长时间。AI 会越来越强大，人类会找到新的价值定位。这不是零和游戏，而是共同提升。

信任与验证的平衡

与 AI 协作的核心问题之一是：多大程度上信任 AI？

完全信任是危险的。AI 会犯错、会”幻觉”、会生成有问题的代码。盲目信任可能导致严重后果。

完全不信任也是不现实的。如果每行 AI 生成的代码都要仔细检查，那使用 AI 就没有意义了。

关键是找到信任与验证的平衡点：

分层信任。对不同类型的任务采用不同的信任级别。简单、低风险的任务可以更信任；复杂、高风险的任务需要更多验证。

渐进信任。随着合作时间增长，了解 AI 的能力和局限，逐步调整信任度。就像与人类同事建立信任一样。

信任但验证。相信 AI 的能力，但保持验证的习惯。不是每个细节都检查，而是关键点要确认。

建立检查点。在 AI 工作流程中设置检查点，定期 review 生成的代码，及时发现和纠正问题。

保持怀疑精神。当 AI 的输出看起来”太好”或”太简单”时，要特别警惕。可能是真的很好，也可能是忽略了重要问题。

这种平衡是动态的，需要不断调整。随着 AI 能力的提升，信任度可以提高；但同时，验证的方法也要进化。

创造力的重新定义

AI 时代，创造力的定义正在改变。

传统的创造力，往往与”从无到有”联系在一起。你凭空创造出一个算法、一个架构、一个产品。但当 AI 可以生成无数方案时，这种创造力的价值在下降。

新的创造力，更多体现在：

组合创新。将不同领域的概念、技术、方法组合起来，创造新的解决方案。AI 可以提供素材，但组合需要人类的洞察。

问题发现。创造力不只是解决问题，更是发现问题。找到真正值得解决的问题，比解决问题更有价值。

意义赋予。给技术赋予意义，让代码服务于人类需求。不是为了技术而技术，而是为了价值而创造。

边界突破。挑战现有假设，突破思维定势。AI 往往遵循已有模式，真正的突破需要人类的勇气。

美学追求。代码不只是功能的实现，也可以是美的表达。追求优雅、简洁、和谐，这是人类独特的品味。

这种新的创造力，不是与 AI 竞争，而是与 AI 协作。利用 AI 的能力，释放人类的创造潜力。

情感纽带的形成

一个意外的发现是，人与 AI 之间会形成某种情感纽带。

这不是说 AI 有情感，而是人类会对 AI 产生情感。当你与某个 AI 工具长期协作，了解它的”性格”、适应它的”习惯”，会产生某种依恋。

我对经常使用的几个 AI 工具都有不同的”感情”：

对 ChatGPT，像是一个博学但有时过于热心的朋友。它总是努力帮忙，即使有时帮倒忙。

对 Claude，像是一个谨慎可靠的同事。它很少出错，但有时过于保守。

对 Cursor，像是一个默契的搭档。它理解我的编码风格，常常能猜到我的意图。

这种情感纽带有积极的一面：

• 让工作更愉快
• 提高协作效率
• 减少对立情绪

但也有需要警惕的地方：

• 不要过度拟人化 AI
• 不要情感依赖 AI
• 保持理性判断

结语：纠缠中前行

与 AI 的关系，注定是复杂的、矛盾的、不断变化的。这不是一个可以简单解决的问题，而是需要长期探索的课题。

我们爱 AI 带来的可能性，恨它的不可靠；享受它的高效，担忧它的威胁；依赖它的能力，害怕失去自主。这种纠缠，将伴随我们很长时间。

但这种纠缠不是坏事。它迫使我们思考：什么是编程的本质？什么是人类的独特价值？什么是创造的意义？

在与 AI 的拉锯战中，我们不仅在学习如何使用工具，更在学习如何做人。我们被迫提升那些真正属于人类的能力：创造力、判断力、同理心、责任感。

AI 就像一面镜子，映照出我们的长处和短处。它擅长的，恰恰是我们可以放手的；它不擅长的，恰恰是我们应该坚守的。

未来，这种纠缠只会更深。AI 会更强大，我们的依赖会更深，挑战会更大。但只要保持清醒、保持学习、保持人的主体性，我们就能在这种纠缠中找到前进的道路。

毕竟，人类的历史就是不断与工具纠缠的历史。从火、轮子、印刷术到计算机，每一次都经历了恐惧、适应、融合的过程。AI 不过是最新的一章。

关键不是摆脱纠缠，而是学会在纠缠中舞蹈。像探戈舞者一样，时而靠近，时而远离，时而对抗，时而和谐。在这种动态的张力中，创造出美妙的乐章。

当我凌晨三点还在和 AI”战斗”时，我不再感到沮丧。这不是浪费时间，而是一种修行。每一次对话，都在打磨我的表达能力；每一次调试，都在锤炼我的耐心；每一次失败，都在提醒我人的价值。

我宁愿花几小时”调教”AI，也不愿花半小时读代码。不是因为效率，而是因为在这个过程中，我在学习一种新的生存方式——与 AI 共生的方式。

这条路还很长，充满未知。但正是这种未知，让编程重新变得有趣。不是写代码本身有趣，而是探索人机协作的边界有趣。不是解决问题有趣，而是定义问题有趣。不是掌控工具有趣，而是与工具共舞有趣。

爱恨纠缠，恰恰证明了我们还活着，还在思考，还在创造。当有一天这种纠缠消失，要么是 AI 完美了，要么是我们麻木了。但我相信，这一天不会很快到来。

因为人类最大的特点，就是永不满足。无论 AI 多么强大，我们总会找到新的不满，新的追求，新的纠缠。

这就是我们的宿命，也是我们的幸运。