原標(biāo)題：2024年AI編程有多強(qiáng)？谷歌工程主管揭秘殘酷
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AI輔助編碼的2024：機(jī)遇與挑戰(zhàn)

谷歌工程主管Addy Osmani近日揭示了AI輔助編碼在實(shí)際開(kāi)發(fā)中的真實(shí)情況，指出AI已滲透軟件開(kāi)發(fā)的整個(gè)生命周期，但其應(yīng)用并非一帆風(fēng)順。

1. AI編程的兩種模式

   團(tuán)隊(duì)主要采用兩種模式利用AI：引導(dǎo)程序（Bootstrappers）和迭代器（Iterators）。引導(dǎo)程序類工具（如Bolt、v0）擅長(zhǎng)從設(shè)計(jì)或概念生成完整的初始代碼庫(kù)，快速構(gòu)建原型，適用于驗(yàn)證想法。迭代器類工具（如Cursor、Copilot）則用于日常開(kāi)發(fā)，輔助代碼編寫(xiě)、重構(gòu)、測(cè)試和文檔生成。

2. “AI速度”的隱性成本

   AI能夠顯著加速開(kāi)發(fā)，但高級(jí)工程師仍需對(duì)AI生成的代碼進(jìn)行重構(gòu)、優(yōu)化、添加錯(cuò)誤處理等，確保代碼質(zhì)量和可維護(hù)性。而初級(jí)工程師容易忽略這些步驟，導(dǎo)致代碼質(zhì)量低下，形成所謂的“紙牌屋代碼”。

3. 知識(shí)悖論：經(jīng)驗(yàn)者的優(yōu)勢(shì)

   AI更能幫助經(jīng)驗(yàn)豐富的開(kāi)發(fā)者，他們能利用AI快速構(gòu)建原型、探索解決方案，并有效地篩選和改進(jìn)AI的輸出。初學(xué)者則容易接受錯(cuò)誤的解決方案，缺乏調(diào)試能力，最終構(gòu)建出不理解的脆弱系統(tǒng)。

4. 70%問(wèn)題：AI的瓶頸

   許多開(kāi)發(fā)者，特別是經(jīng)驗(yàn)不足的開(kāi)發(fā)者，會(huì)遇到“70%問(wèn)題”：AI能快速完成大部分工作，但最后的30%（確保軟件可用于生產(chǎn)、可維護(hù)等）卻異常困難，甚至陷入無(wú)限循環(huán)的bug修復(fù)中。這主要是因?yàn)槿狈I(yè)知識(shí)來(lái)理解和解決復(fù)雜問(wèn)題。

5. 學(xué)習(xí)悖論：AI可能阻礙學(xué)習(xí)

   非工程師使用AI編碼工具可能阻礙學(xué)習(xí)。代碼雖能生成，但開(kāi)發(fā)者未理解其原理，無(wú)法培養(yǎng)調(diào)試技能和架構(gòu)決策能力，最終過(guò)度依賴AI，阻礙自身專業(yè)能力的提升。

6. 最佳實(shí)踐建議

   Osmani總結(jié)了三種最佳實(shí)踐：“AI初稿”模式（AI生成代碼，人工審查和重構(gòu)）；“持續(xù)對(duì)話”模式（為每個(gè)任務(wù)開(kāi)啟新的AI對(duì)話，保持上下文集中）；“信任但驗(yàn)證”模式（AI生成代碼，人工審查關(guān)鍵路徑和邊緣案例）。

7. AI的真正前景：協(xié)作而非取代

   AI的優(yōu)勢(shì)在于加速已知模式的實(shí)現(xiàn)、探索可能性和自動(dòng)化例程。未來(lái)，AI將作為更強(qiáng)大的協(xié)作者出現(xiàn)，智能體（Agent）系統(tǒng)的興起將進(jìn)一步提升AI的自主性和能力，實(shí)現(xiàn)更高級(jí)的代碼生成、調(diào)試和測(cè)試。

8. 建議：從小處著手，保持模塊化

   建議開(kāi)發(fā)者從小處著手使用AI，將AI用于非耦合的、定義明確的任務(wù)，仔細(xì)審查代碼，保持模塊化，并始終相信自己的經(jīng)驗(yàn)，將AI作為輔助工具，而非代碼生成的唯一來(lái)源。

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作者簡(jiǎn)介：智能+中國(guó)主平臺(tái)，致力于推動(dòng)中國(guó)從互聯(lián)網(wǎng)+邁向智能+新紀(jì)元。重點(diǎn)關(guān)注人工智能、機(jī)器人等前沿領(lǐng)域發(fā)展，關(guān)注人機(jī)融合、人工智能和機(jī)器人對(duì)人類社會(huì)與文明進(jìn)化的影響，領(lǐng)航中國(guó)新智能時(shí)代。