使用AI Coding之后，对于事物的掌控力其实是在变弱的 关于AI Coding的思考（二）
最近在工作上遇到一些非常棘手的问题，让我想起了在没有AI之前解决问题的方式。在没有 AI 的时代，通常来说，我们对于一个功能的开发是渐进式的。虽然进度慢，但是我们对它的掌控力是比较强的，所以出现问题的时候也能够有的放矢。
AI时代来临之后，整个功能的开发节奏加快了很多，这必然就导致开发者对于具体代码的掌控力有所下降了。
我们用AI去开发一个demo，一个从0~1的独立的小项目，自然是能感受到其对传统古法编程的降维打击。但是对于一个大规模的线上运行的持续迭代的项目，其复杂程度就体现在更高的维度了。首先，AI无法获取充分的信息，比如说这个问题是偶现的；对于客户端来说，还有一些对AI更不利的问题：这个bug的表现通常是在UI上，对于一些纯逻辑的内容，AI可以通过日志or输出来精确地获得运行的反馈；但是客户端代码的反馈往往是可视化的，AI通常无法准确地理解。如果是偶现问题的话就更麻烦了，因为连开发者自己也没有办法获取全部的必要信息。
另外有一个问题，就是很多排查问题的潜移默化的经验在AI时代很容易丢失，特别是那些没有经历过古法编程时代的开发者。比如对于一个偶现的问题，我们要优先尝试复现，这里就涉及到这个问题是不是出现在特定的平台、特定的版本。对于我们的项目，除了特定的版本，还要找到对应的浏览器内核的版本。浏览器内核还要去加载小程序前端库的版本，一层套一层。这些事情在环境上都是隔离的，AI 无法帮你做到。至少目前是这样。
当然，AI 在一些比较独立、目标明确的事情上还是提效明显的。比如说，我可以通过日志直接去找到关键信息，还原出用户的行为链，再导入另一个工具进行回看，这是一个纯体力活，AI 干起来效率就挺高。
但我这个想法的核心意思是：在AI时代来临之后，人编码的吞吐量变大了，但对于代码的理解变得肤浅了。这样在复杂的系统里面出现问题之后，人的掌控力其实是下降了的。