AI 不会替你思考。而这正是件好事。

许多人期望 AI 能像高级软件工程师一样工作。他们希望它能独立选择架构、确定最佳实践并管理安全性。

这种期望是错误的。

LLM 根据你的提示词预测下一个 token。它会跟随你的引导。

如果你不要求遵循 SOLID 原则，AI 就不会使用它们。 如果你不要求使用 Repository Pattern，AI 就不会创建它。 如果你要求一个简单的 API，AI 就不会构建一个复杂的层级系统。

当你的描述含糊不清时，AI 会进行假设。而假设会导致问题。

AI 可能会选择你并不想要的库。它可能会添加不必要的依赖。它可能会导致供应商锁定（vendor lock-in）。

AI 应该准确执行你的要求。

当我想给项目添加日志时，我不会说：“添加日志。”

我会说：“使用 Serilog。遵循官方文档。遵循该库的最佳实践。匹配现有项目的模式。”

现在 AI 有了上下文。它了解该库、文档以及模式。

这同样适用于代码质量。如果你只要求开发新功能，技术债就会增加。这并不是 AI 的错。因为我没有要求进行代码审查或项目重构。

在我的项目 Tiny Theft Auto 中，我自己管理着它的成长。我从一个 HTML 文件开始。当项目规模扩大时，我会给出具体的指令：

  • 应用 SRP。
  • 将类拆分到不同的文件中。
  • 重组结构。
  • 进行代码审查。
  • 寻找改进空间。

我做决策。AI 执行任务。

在专业环境中，公司对于日志、测试和可观测性都有特定的模式。我不期望 AI 去猜测这些模式。我会提供文档或模板。这可以防止 AI 自行发明架构，并让它去实现现有的标准。

转变你的思维方式。

不要外包你的思考。要外包你的劳动力。

你决定架构。 你决定扩展性。 你决定最佳实践。 你决定使用哪些库。

AI 帮助你更快地执行这些决策。它不是一个做选择的工程师。对于那些清楚自己想构建什么的人来说，它是一个生产力倍增器。

Source: https://dev.to/andredarcie/a-ia-nao-vai-pensar-por-voce-e-isso-e-uma-coisa-boa-5jj

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi