在AI工具热潮中，传统软件工程的基本原则不仅没有过时，反而显得更加珍贵。问题不在于是否使用AI，而在于如何恰当地将AI融入开发流程，实现人机优势互补。过度依赖与完全排斥都是极端，真正的智慧在于在具体场景中找到恰当的平衡点。//@爱可可-爱生活:真正的技术突破往往需要深入专注某个领域，而不是表面上的“样样通”
「反思：AI编程工具的六大陷阱」
1、关于生成代码的迷思
50%的AI生成代码其实是无用的。每次代码修改都有一半概率引入新bug，如果LLM同时进行多处更改，潜在问题会呈指数级增长。真正可靠的方式是：一次一个改动，严格测试。
2、通用代码生成器的局限
那些号称“一键生成任何框架应用”的工具往往靠不住。以Python和JavaScript混合编程为例，连基本的依赖管理和语法规范都难以把控。只有建立专门的语言解析器和验证机制才能确保稳定性。
3、身份认证的挑战
光是实现一个“Google登录+个人资料页面”这样的基础功能，就足以让大多数AI工具陷入OAuth流程、重定向URI等技术细节的困境。关键是要找到既安全又便捷的解决方案。
4、数据库集成的痛点
数据库变更是个大问题。每次修改都可能导致AI混乱，产生错误的迁移文件。需要专业的数据库管理机制来确保平滑升级。
5、即付即用的陷阱
当下付费使用AI编程工具存在诸多风险：代码被随意删改、重复生成、偏离需求，甚至制造更多bug。一个括号位置的错误就可能导致整个页面崩溃。
6、务实的方案
复杂项目不能完全依赖AI。需要扎实的工程基础，明确工具的优势和局限。循序渐进，把握重点，这才是明智之选。
#人工智能##AI创造营##AI编程#
1、关于生成代码的迷思
50%的AI生成代码其实是无用的。每次代码修改都有一半概率引入新bug，如果LLM同时进行多处更改，潜在问题会呈指数级增长。真正可靠的方式是：一次一个改动，严格测试。
2、通用代码生成器的局限
那些号称“一键生成任何框架应用”的工具往往靠不住。以Python和JavaScript混合编程为例，连基本的依赖管理和语法规范都难以把控。只有建立专门的语言解析器和验证机制才能确保稳定性。
3、身份认证的挑战
光是实现一个“Google登录+个人资料页面”这样的基础功能，就足以让大多数AI工具陷入OAuth流程、重定向URI等技术细节的困境。关键是要找到既安全又便捷的解决方案。
4、数据库集成的痛点
数据库变更是个大问题。每次修改都可能导致AI混乱，产生错误的迁移文件。需要专业的数据库管理机制来确保平滑升级。
5、即付即用的陷阱
当下付费使用AI编程工具存在诸多风险：代码被随意删改、重复生成、偏离需求，甚至制造更多bug。一个括号位置的错误就可能导致整个页面崩溃。
6、务实的方案
复杂项目不能完全依赖AI。需要扎实的工程基础，明确工具的优势和局限。循序渐进，把握重点，这才是明智之选。
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