热点资讯代码被说有“AI味”让我慌了，实际上是缺乏对业务理解和团队风格的融入，精修才是提升代码质量的关键
代码被说有AI味让我慌了，实际上是缺乏对业务理解和团队风格的融入，精修才是提升代码质量的关键
一直觉得，代码要写得干净整洁，遵循规范，挺重要的。最近在mentor code review的时候，一句你这代码一股AI味让我一下子打了个冷战。还真不是自己敏感，也不是被恶意指摘，就那次我用Cursor写的某段逻辑，真挺方便的，几行搞定商业逻辑，效率飞快。但无意中也发现，代码像流水线出产的，命名虽然规整，逻辑也没大错，但死板，没有人味。
于是我开始反思，所谓AI味到底是啥？最开始我觉得是有点死板无趣，后来仔细想，可能还真跟对业务的不够深刻理解有关。你知道嘛，那种变量叫result1、result2，尤其在长长的函数里，看得我脑袋都晕了。毕竟，这样的命名就是按流程来的，没有点辨识度。更别说逻辑上虽然正确，但冗余不少，怎么维护都费劲。
讲个细节，我刚查了当时写那段代码的测试笔记，发现那些变量实际用途不够清晰，还没有备注；而且，当时没有考虑后续添加新功能，扩展非常麻烦。不知道你们有没有遇到过类似的场景。有人说：AI是拐杖，不是腿——意思就是，人工智能帮你走一段路，但最后还是要你自己走完。对，我也觉得AI写代码可以帮忙打底，像草稿一样，用它来快速实现整体逻辑，然后你回来精修。
大家都懂，AI的命名能力可能比很多人都强得多。因为它严格按数据驱动，标注明晰，基本规避很多人糟糕的命名惯，比如用temp、res这种毫无意义的名字。而这个在团队中被视作高水准的规范性反而容易自动化。但业务代码随着开发量增长，问题就会出现——哪怕是用AI帮你写出来的标准代码，越拉越不贴合实际业务场景。
我猜测，有的团队甚至会用AI来生成一段基准模板，减少重复劳动，但如果没有经过深度理解和调整，代码就会变得机械化。而且，据我观察，一份项目的规范其实放在提示词里，效果会好很多——至少减少了理解差异。你用模型学到的命名或逻辑，能不能真正反映产品场景？这个问题不会那么容易解决。
说到这里，不少同行也时常调侃：老板只知道用一人+AI，能替代五人。这话有点夸张，但也不无道理。毕竟，假如真的让AI全权负责逻辑实现，未必就意味着代码质量提升，只是效率大大提高。问题来了——那些用AI搞定的代码，值不值得维护？实际上，有些其实根本不用维护，出现问题，可以让AI重写一遍。你觉得是不是这个套路？或者，反过来，有人觉得：你自己写的代码，反而更难维护，因为你写的逻辑太随意，或者太聪明。
我还见过人直接据说AI写的代码，超越人类——我估计这是个上天的比喻，毕竟超越太阳系这种说法，估计昵称都不够形象，但无非就是在强调：AI写的东西，形式上都很标准。实际上，也不是说AI写的全都完美，只是很多人不喜欢标准——喜欢自己随性一点，看得省心一点。结果反倒出现AI命名比你自己写得好的奇怪场景。我自己也没深入想过这个问题：是AI命名能力变强，还是我们惯了自己的乱字？
其实我认为，AI的作用，还在于理解——它能帮你整理逻辑、规避某些低级错误，但理解到业务深度还差一口气。比如我曾经问过阿里一位工程师：你们的AI代码生成工具能理解业务场景吗？他笑笑说：还不行，主要是来帮我们打草稿的，至于细节还要人来润色。很多时候，你会发现，AI的确能帮你做一些重复而繁琐的事情，但其实后续还得靠人去精修。
这也是我一直自我调侃的点：不能单纯相信越自动化越好。我们用AI生成代码，必须留一部分人情味，不是说让人放弃思考，而是要懂得：AI走的是标准线，而我们留下的人性才是关键。就像我以前看过一句话，AI写完代码后，要理解它的逻辑，再把那些过度冗余删掉——我觉得这就是核心所在。
我也在想，似乎没有经过深度训练的AI模型，输出的代码会很稚嫩。就像我看到有些AI生成的逻辑，命名规整，逻辑合理，却逻辑框架没有考虑到实际场景的复杂性。它只是在表面跑得通，没有考虑未来变化的可能。
所以说，所谓AI味，其实更多反映的，是我刚开始没有融入业务理解和团队风格。样式上的差异，才是最明显的。人味其实就是我们对细节的把控和对场景的理解。我们不妨换个角度去看：是不是团队成员对代码规范的理解，也影响了AI味的形成？我试图在未来的项目中，加入更多业务场景描述，或者在命名上更具人性。
对于我自己，会不会因为太追求效率，忽略了代码的可维护性？这个问题，我也在不断调整。刚开始写的代码快，逻辑清楚，但一段时间后，会发现很多地方死板，难以改动。这时候，逐步加入注释、调整命名，甚至把核心逻辑拆分得更细，才算是改善。如果觉得麻烦，就会出现后悔的情绪，觉得被AI味折磨。
不过也有人说——AI其实挺宽容的。只要设定合理的提示词，代码就能变得更规整、更符合定义。只随之而来的一个问题：代码标准了，还是符合业务了？或者说，有没有一个中间点，能让代码既规整，又灵活——这样才能真正避免AI味，又不失个性。
其实这个问题很复杂。不光只是命名和逻辑，更关系到业务理解的深度和团队风格的融合。也许我应该多花点时间，跟业务人员多交流，理解他们的真实需求，然后再用AI帮我写模板。倒也不至于那样快变死板。
（这个话题我们稍后再说——我还在想，怎么用更细节的案例，来说明精修的作用。昨天翻了个测试照片，发现那段用的变量名居然还在结果1、结果2。我其实也觉得挺尴尬的——标注不清，逻辑也没有充分考虑变化点。最关键的，还是自己要有业务敏感度，否则就算代码再规范，也很难说是真‘好’的。）
最后想说，你们有没有那种放心大胆用AI写代码，但最后一定会精修的经验？还是直接一股脑儿提交，看着后续出问题？我自己是比较倾向于二次打磨的，因为那才是真正工程师的思维。光靠AI，可能还达不到良品率。
那天我跟一位同行聊天，他就说：代码会有‘AI味’，还不如多看看用户用了多开心。代码再规范，没有用场景理解深才没用。嗯，挺对的。也许，走得远的，还是能把机器水平跟人类理解结合起来，达到一个平衡点。
到头来啊，代码的核心还是留白的艺术——要留出空间，让后续的精修、优化和理解都能顺利发生。不然，拼命追求那点标准化，反而会让代码变得麻木，失去生命力。
你看，这个问题其实挺有趣的。毕竟AI味不是坏事，只是在某一阶段的过渡，下一步，或许是我们要学会更好地驾驭跨越这道坎的技巧。
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