从把设计稿直接生成原型，到在日常开发里用 Copilot、Cursor 充当程序员，这些工具确实让效率大幅提升。
但问题来了：效率提升了，真正交付到用户手里的软件，体验真的更好了吗？
答案往往并不理想。
慢慢地，我发现 AI 的价值更多是帮你快速实现70% 产品完成度，而最后那关键的 30%让软件稳定、可维护、可扩展，依然是要靠程序员的经验和判断。
AI 的使用方式
我在不同的团队里，看到了两种很常见的 AI 使用方式：
1. 从零到 MVP
代表工具：Bolt、v0、截图转代码类工具。
用法：
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从设计稿或想法开始
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让 AI 生成完整的初始代码
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几小时甚至一天内就能跑出原型
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用来快速测试想法、收集用户反馈
这种方式优点是快，特别适合做概念验证。但缺点也明显：代码质量有限，不适合长期维护。
2. 日常开发助手
代表工具：Cursor、Trae、CodeBuddy、WindSurf。
用法：
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自动补全代码
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辅助重构
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生成测试和文档
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充当一个高效、处理问题，检查问题的伙伴
这种方式没有那么炫酷，但长期来看，能显著提升生产力。
尤其对有经验的程序员来说效果更好。
AI 加速开发的隐形成本
AI 确实让开发更快，但快并不代表好。
尤其是在程序员和非程序员之间的差距被放大了：
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有经验的程序员：不会照单全收，他们会重构代码、补充边界处理、加上错误检查，结果是可维护的系统。
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经验不足的程序员：更容易直接用 AI 的输出，最后写出“纸牌屋代码”，表面完整，但经不起真实场景的考验。
所以 AI 工具并没有真正降低门槛，反而让有经验的人更强，没有经验的人更容易被坑。
70% 的问题
很多人第一次用 AI 开发时，都会觉得太神奇了：描述一下需求，很快就能跑出一个像模像样的原型。
但问题来了，往往卡在最后 30%：
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你想修个小 bug，AI 给了个看似合理的修改。
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新修改又引发其他问题。
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再问 AI，它给了新的方案，但又带来新的问题。
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无限循环，像在玩“打地鼠”。
对非程序员来说，这种情况尤其痛苦，因为缺少理解代码的基础，只能一次次依赖 AI。
更糟糕的是，AI 过度代劳会让人失去学习机会：
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没有积累调试经验
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不熟悉常见模式
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不懂为什么要这么架构
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只能一直依赖 AI 来“救火”
用法实践
我观察了不少团队，总结出几种比较靠谱的用法：
1. AI 初稿模式
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先让 AI 生成第一版
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程序员再补充优化、加错误处理
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增加测试和文档
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让“从原型到生产”成为明确步骤
2. 小步快跑模式
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每个任务单独开对话，保持上下文清晰
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每次输出先跑通、再提交
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减少大范围错误连锁
3. 信任+验证模式
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初稿交给 AI
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关键逻辑人工检查
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边界情况做测试
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定期做质量和安全检查
一些思考
我相信 AI 的未来不止是“帮你写代码更快”。它可能逐渐演变成“开发代理”，帮忙处理一些日常的开发、测试、修复，让程序员专注在更有价值的事情上。
但无论工具怎么进化，有一点不会变：最后的 30%，依然要靠人的判断和标准。
作为一个产品经理，我对 AI 在技术开发里的价值既兴奋又谨慎。它能加快落地速度，但如果忽略最后那 30%，产品最终还是会出问题。
所以我的建议是：
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享受 AI 带来的效率，但别忘了为质量买单。
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把 AI 当加速器，而不是替代品。
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在流程里刻意留出“人工打磨”的环节。