AI 不会取代你，但糟糕的 AI 使用习惯会取代你
当 AI 写出完美的函数时，它感觉像魔法；当它凭空捏造一个不存在的 API 时，它感觉像一场灾难。
大多数开发者面临着一个选择：你可以把 AI 当作导师，也可以让自己变成一个“自动补全僵尸”。
危险不在于技术，而在于懒惰。如果你停止思考，你就会失去竞争力。
使用以下五个“开关”来保持掌控力：
- 推理模式：不要只要求写代码。要求 AI 逐步思考，并先列出边缘情况（edge cases）。
- 详细程度控制：告诉 AI 你是需要一段简短的代码片段，还是需要包含权衡分析的深度解析。
- 工具化：强制 AI 使用文档、REPL 或图表，而不是靠瞎猜。
- 自我反思：要求 AI 批判性地审视自己的答案。让它找出三个可能出错的地方。
- 结构化要求：使用结构化模板。不要只是索要设计文档，而是要求一份包含“问题、约束、方案、风险”的文档。
明确何时该信任，何时该验证。
信任 AI 用于：
- 编写重复性的测试桩（test stubs）。
- 创建基础的 CRUD 脚手架。
- 总结文档内容。
绝不要信任 AI 用于：
- 数据库迁移。
- 身份验证逻辑。
- 生产环境的基础设施变更。
把 AI 当作研究助手，而不是代码猴子（code monkey）。不要让它构建你的系统，而是让它评判你的设计。这样可以在不引入 Bug 的情况下发现风险。
目标是避免“自动补全脑”。当你只顾着复制、粘贴并交付，而不理解逻辑时，就会陷入这种状态。你可能解决了任务单（ticket），但作为工程师，你并没有在成长。
用 AI 起草，用大脑验证。
来源：https://dev.to/dev_tips/ai-wont-replace-you-but-bad-ai-habits-will-1fnp
可选学习社区：https://t.me/GyaanSetuAi