用 AI 写代码两年：效率确实高了，但长了三个坏习惯
两年下来我确实快了不少，但也养出三个很难自己发现的坏习惯。这篇把三个坏习惯和我的改法都写清楚。
两年前我开始把写代码这件事分一半给 AI。现在回头看，
速度确实上来了，但同时长出三个坏习惯，而且很不容易自己察觉。
一、先说结论
| 变了的地方 | 实际感受 |
|---|---|
| 写样板代码 | 基本不用自己敲了，提速明显 |
| 查 API 用法 | 从翻文档变成问一句，省时间 |
| 读懂陌生代码 | 让它先解释一遍，入门快很多 |
| 代码审查能力 | 退化了，这是最大的代价 |
| 对边界条件的敏感度 | 退化了 |
| 拆解问题的耐心 | 退化了 |
二、三个坏习惯
坏习惯一：把「能跑」当成了「写对」
AI 给的第一版代码通常能跑、看起来也干净。
我以前会盯着逻辑想十分钟，现在经常扫一眼就提交了。
量一上来，漏掉的边界条件就一起攒起来了。
改法：给自己定一条硬规则——AI 生成的代码，提交前必须自己写一遍测试，
哪怕只是一行断言。
坏习惯二：不再从零思考数据结构
以前我会花时间想清楚数据长什么样，现在习惯直接「让它先写个版本」。
结果就是数据结构跟着代码走，越改越别扭。
改法：先自己写十行注释，把输入输出和边界写清楚，再让它动手。
这十分钟能省掉后面三个小时。
坏习惯三：遇到报错先问 AI，而不是先看日志
这条最隐蔽。问 AI 确实快，但它在用我的时间换它的猜测。
有些问题看一眼堆栈就清楚了，绕一圈反而更慢。
改法：先看三十秒日志，没头绪再问。
三、我现在的工作流
- 自己写清需求：输入、输出、异常各是什么；
- 让它出第一版，但要求它同时给出测试；
- 我逐行读一遍，标出「我不确定」的地方；
- 对不确定的地方做小实验，而不是继续问；
- 提交前跑一遍自己的审查清单。
四、这件事的本质
我不觉得 AI 把我变笨了，更像是把能力结构挪了个位置：
以前靠记忆和熟练度的地方变简单了，
而判断、拆解、验收这三件事，权重反而更高。
坏的用法是把它当成「帮你写完」，好的用法是当成「帮你写第一版」。
这两者的差别，两年后会在整个代码库的质量上体现出来。
下面是我的代码审查清单和几套提示框架，整理成了一份文件，需要的可以自取。
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