别着急，坐和放宽
最近我的技术社群被两种声音刷屏： "用Copilot三分钟写完CRUD！" "还在手动写代码？你已经被时代淘汰了！"
作为一个同时维护着AI代码生成工具和手写核心系统的开发者，我想说：这根本不是二选一的问题。经过9个月记录212次AI编程实验，我发现真正的生产力来自于理解每种方式的边界。今天就用这篇长文，分享我的完整思考框架。
（配图：程序员面对屏幕的剪影，左侧是键盘，右侧是AI对话框）
某次代码评审时，同事骄傲地展示一段AI生成的优雅代码，却说不清其中安全校验的逻辑。这让我意识到：
当我们争论工具优劣时，可能已经忘记了写代码的终极目标是为了创造可靠的产品"
| 纯手写代码 <---- | ----> 纯AI生成 |
|---|---|
| 深度控制但低效 | 高效但不可控 |
关键认知：在这条光谱上移动的能力，才是现代程序员的核心竞争力。
原型开发加速器
上周用Claude生成React管理后台原型时发现：
跨语言翻译官
把Python数据分析脚本转成Go时，AI能：
永不疲倦的Debug伙伴
典型案例：AI发现了一个隐藏的竞态条件，而我的断点调试错过了它，因为：
当我在实现分布式锁时，发现：
（配图：脑科学示意图展示创作时的心流状态对比）
无法描述的需求
尝试用文字说明"根据用户行为动态调整线程池"的规则时，发现：
长期维护的代码
公司核心的交易引擎：
伪代码提示法
# 给AI的提示
# 我想实现：遍历订单列表，过滤出金额>100且未支付的，按创建时间排序
# 用Java Stream API实现
渐进式生成
不要一次性要求完整类，而是：
上周修复一个AI生成的并发Bug时，我突然想到：
当我们在讨论AI取代程序员时，
其实是在问：人类还要不要掌握解决问题的终极能力？