AI毁掉的技术团队

Vibe Coding

从2025年起，AI编程似乎已经成了程序员们追捧的“主流”编程方法，曾经的一个朋友吐槽：组内全部要求使用AI编程，不熟练使用AI编程就即将被淘汰，更有甚者，AI会卷死初中级开发工程师；“超级个体”即将来临。

不要让AI，毁掉技术团队

当我用Cursor，完成一些小型新项目时，它的工作效率让我惊叹，原来需要一个月的开发周期，现在前后端+自动化脚本仅需2-3天即可完成；我可以利用AI帮我输出单元测试，整理图例文档，生成各种工具...

这在两年前，是无法想象的存在；但似乎/ 现在所有的事情，都离不开AI来完成了

那我们是否需要全面拥抱AI呢？随处打开各种软件App，Portal，似乎没有AI渗透的软件就像失去了灵魂。

AI的入侵

曾几何时，“有灵感了，就差一个程序员了”，到“有灵感了，就差一个产品经理了”，“有灵感了，借助AI就够了”思想的转变，似乎大众都站在了AI的风口浪尖，这让我不经意想到，几年前我刚入行时，Spring生态的崛起，SpringBoot Starter的流行，有位前辈提出：SpringBoot让高手更高手，让傻子更傻子的言论

似乎有了AI，小白也可以上手搞开发了/前后端已死，AI称王/这种思想越来越丰富；市场产品有没有AI集成方案？没有就是落伍，这于国内某些供应商的“微服务就是技术先进，我们要....”的nt言论如出一辙

小A（化名），任职于一家中小型互联网公司做开发管理，某一天顶头上司告诉它：我们的产出太慢了，同行上线一个功能模块只需要3天，我们还需要两周，说明大家工作效率不达标，我们应该深度使用AI编程...

为了满足开发周期和交付，小A不得已采用AI，把一些基础模块都交给AI去实现，开发周期从两周缩短至三天；

小B（化名），产品经理，要求近几个版本快速在业务上进行迭代，由于人手有限，将部分迭代改造功能要求小A交给AI进行开发，满足快速上线，于是AI基于不同版本在业务上进行了处理，业务代码体量变的臃肿

一周后，项目正常上线，但是上线后频繁出现线上问题，于是迫不得已紧急回滚，人工参与代码审查改造；但由于时间不足，审查部分也交给AI来优化，结果......

其实不难发现，AI作为生产力，确实效率高的离谱，导致很多中小企业有了：一个初中级开发，不应该贵过Cursor每个月的Subscription...

现状

在很多技术团队，我发现大都可以分为两派：

1. AI的拥抱者
2. AI的抵制者

第一点似乎已经普及，因为它确实可以帮我们做很多杂活/重复性体力劳动；但第二点随着模型能力越来越强，似乎越来越少

它对于许多初中级工程师很不友好；我们可以用它生成代码，但是却盲目的相信它

这一现象导致了一个问题，在小厂/小型团队尤其常见：

1. Review形同虚设，代码质量检查都交给AI，就像我写的程序我来充当QA，那么问题是否能够发现？
2. 追求效率，盲目交给AI，导致业务混乱，可读性和维护性降低，有问题只能追着AI屁股后
3. 知识断层，似乎有了AI，就不需要知识分享，避免手写代码，能不写就不写
4. 从思考者变为提词器
5. 更有甚者，只为了追求效率

思考

如果作为技术Leader/CTO，不应该怀疑AI的强大能力，但是技术管理中的技术深度和效率，往往不是由工具来决定的

我们更要关心的是，团队的技术成长，是否因为AI，导致强者更强，而弱者成为木桶

当系统出现瓶颈，出现安全事故... 谁有能力做好分析优化

当业务在迭代开发时，是否真正理解相关的实现？是否有人可以对此负责

很重要的一点是：AI无法承担责任

这是很多人的误区：

1.有了AI，它就像一个“高级工程师”：

如果它是你的小弟，可以帮你完成重复/繁琐的事项，那么它是正确的；如果它成了你的决策者，那么你是失败的

2.用交付效率定义团队：

如果一切只为了代码量，pr量... 无脑追求时间的压缩，那么AI一定被滥用

3.会用AI，就是技术好

从某种意义来说，它是正确的；但也不一定

4.AI这么厉害，什么做不到？

AI确实很强，但是请不要把它当成许愿池里的王八；望许愿池里许愿丢一枚硬币，愿望也不一定会实现