思考碎片

不系统的、碎片化的、但真实的想法

看不懂的代码，管不了

核心工作之一变成了代码审核。AI 写的每一行代码，你都得能看懂、能判断、能修正。如果他写的代码你看不懂，谈不上对他进行管理。

AI 编程时代需要学习吗？更加需要了。不过方向变了--从学怎么写代码，变成了学如何用好 AI、如何提升判断力、架构能力和业务理解力。

如果一个多角色 Agent 系统，没有真实的代码沙盒、没有真实的 API 调用权限、没有对物理或数字世界的改变能力，那它就是一坨包裹着前沿科技外衣的电子垃圾。

写代码的方式变了。不再是"我要实现 X 功能，先写函数 A，再调用 B"，而是"我想要一个能做 X 的东西，它的核心逻辑是 Y"。AI 帮你填满中间细节。

AI 能写代码，但不能替你决定要不要写。能设计方案，但不能替你判断值不值得做。能优化性能，但不能替你权衡取舍。

一个好的 Prompt 和一段好的代码有相同的特质：意图清晰、边界明确、可复现、可迭代。提示工程不是玄学，是编程的新形态。

传统博客是知识仓库——存储、分类、检索。但 AI 时代，知识的获取成本趋近于零。你的博客价值不在"存了什么"，而在"想了什么"。

第一次用 AI 辅助编程时，我本能地想逐行审查。后来发现，我应该像审查同事的 PR 一样——看思路，而不是看每一行。