AI编程陷阱氛围编程陷阱
AI写代码越来越强，程序员却反而越来越不会写代码了？
这种现象有个名词，叫AI coding trap（AI编程陷阱）。
说的是开发者一边享受AI带来的效率提升，一边却不知不觉中丢掉最基本的编程能力。
这类陷阱的原因，主要是思维懒惰，AI虽然写得快，但程序员并未真正理解，不懂复杂度、不管边界情况，而是直接拿来就用了。
进一步地，作者用六张图来诠释了“AI Coding“与独立编程的差异：
【图1】：传统编程流程。开发者先“思考”，再“编码”，然后进入下一轮思考和编码，最后进行“修复”。流程较线性，思考和编码配比均衡。
【图2】：AI辅助下的编程流程。看似编码更快了，但“思考”步骤被打断甚至推迟。整体结构变为“先写代码再想”，最后还是需要“修复”。效率提升表面上可见，实则打乱节奏。
【图3】：对比传统编程和AI编程的实际收益。AI带来的“编码提速”是承诺（Promised gains），但因为思考和修复花了更多时间，实际收益（Actual gains）并没有想象中那么大。
【图4】：团队协作下的任务分配方式。上半部分是合理的并行分工（Parallel Delegation），让不同工程师承担不同任务。下半部分是“保姆式辅导”（Mollycoddling），也就是技术负责人搞定所有复杂工作，Junior工程师只干简单的活儿，最后再一起改Bug，短期快，但长期废人。
【图5】：交付速度随时间变化图。短期内“保姆式”方法（Mollycoddling）表面稳定，但无法增长，最后可能因主力工程师精疲力竭而整体崩塌。相反，“并行分工”虽然起步慢，但有持续成长潜力。
【图6】：开发者 vs AI模型的能力/速度对比图。人类程序员从Junior到Senior，质量和速度不断提升；而AI从早期LLM到今天的Coding Agent，速度很快，但质量仍落后，和高级工程师尚有明显差距。也暗示了——AI更像是“执行力强的初级工程师”，但不能替代经验丰富的开发者。
那怎么破？
作者建议把AI当成工具，必须用“技术团队的思维方式”去管理它：
- 用测试主导开发，先写测试再写功能
- 搭好模块结构，让AI在明确框架下工作
- 自己盯住规范、安全、性能、文档这些“AI最容易偷懒”的部分
- 最重要的是，不要让AI代替你思考
一言以蔽之，AI可以替你写代码，但不能替你做决策。保持独立思考的编程习惯，不要让AI随便写点什么，你再来收拾烂摊子。
有技术背景的可以读原文：dev.to/technoblogger14o3/the-ai-coding-trap-3kj1
chrisloy.dev/post/2025/09/28/the-ai-coding-trap
