用了 AI 写代码之后，我连烂代码都认不出来了

说个自己的变化。

去年底开始，我日常写代码的方式彻底变了。现在 90% 以上的代码是 AI 写的，我基本只做描述需求、审查结果、微调细节。一开始是强迫自己用，后来是真的离不开了。

效率确实高了。但最近几个项目回过头看，隐隐觉得哪里不对。

人都会选更省力的路

AI 写代码为什么能这么快流行？不是因为它写得多好，是因为它太省力了。

描述一下需求，代码就出来了。跑一下没报错，直接合进去。以前会逐行看的习惯，慢慢就省了。以前会想”这个结构是不是最优的”，现在想的是”能跑就行，下次再说”。

这不是什么意志力问题，是人性。人天生会选阻力最小的路。AI 把写代码的阻力降到了接近零，审查代码的习惯自然就跟着松了。

前特斯拉 AI 总监 Karpathy 前阵子说过类似的事。他用了一个词，Atrophy，衰化。当你大部分时间让 AI 写代码，手动写代码的能力就会慢慢退化。不光是手速变慢，犯的错误类型都变了。以前是语法错误，现在是概念错误。

他还提了个词，Slopacolypse，大量 AI 生成的低质量代码正在涌入各个项目。我自己的也不例外。

局部没问题，整体在下滑

最近几个项目复盘，我发现 AI 写的代码有个一致的毛病：局部逻辑没问题，整体质量在下滑。

比如有个需求，判断文章标题是否合规，规则好几层。有经验的工程师会用责任链模式，每条规则独立封装。AI 怎么写的？if-else 套了四五层。能跑，但三个月后就是技术债。

以前我一眼就能看出这种问题。现在呢？扫了一眼，差点直接合进去了。

这才是衰化最可怕的地方，不是你写不出好代码了，是你认不出烂代码了。

怎么防

这是个真实的问题，但也是个系统工程问题，意味着它有方法可以解。

第一，边重构边开发。

AI 写完一段代码，别急着往下走。停下来，看一眼结构，顺手重构。该拆的函数拆出来，该改的命名改掉，该删的冗余删干净。这不是额外的工作量，这就是开发的一部分。AI 负责出活，你负责把关结构。

第二，让测试替你守门。

以前测试驱动开发（TDD）推了很多年，推不动，因为写测试太烦了。现在反过来了。你写验收标准，AI 写测试和实现。测试本身就是一道防线。AI 改了三个文件十几个函数，你未必每行都看得过来，但测试全绿，至少心里有底。

不是自己写的代码，更需要安全网。

第三，从底层提升代码品位。

光重构不够，你得知道什么是”好”。这就是品位的问题。

什么是代码品位？我觉得最核心的一个字：简。好代码的本质，就是用最简单的方式解决问题。AI 写的代码往往不简洁。它喜欢加防御性代码、加多余的抽象层、加你根本不需要的功能。它什么都想覆盖，反而失去了重点。

有品位的工程师看到这种代码，第一反应是删。删到只剩必要的部分，就对了。

品位不是天赋，是你在无数次”这里不对”的判断中磨出来的直觉。前提是你得持续做判断，而不是把判断也交给 AI。

以前写代码拼手速，现在拼眼光

代码衰化不可怕，可怕的是你没意识到自己在衰化。

Karpathy 说 Vibe Coding 够用，但他后来自己补了一个词叫 Agentic Engineering。意思是，指挥 AI 写代码也是工程，也需要架构能力、拆解能力、质量把控。AI 改变了代码的生产方式，但没改变系统的复杂性。

以前写代码是手艺活，现在是监工活。监工的前提是你得比干活的人更懂活该怎么干。

代码能力在变，职责也在变。关注 YannTalk，一起想清楚。