当进度吃掉一切，AI 就是那个完美的替罪羊

先说一个现象

现在AI在应用开发领域可以说是攻城略地，势如破竹。你问问身边的开发，有几个没用过Copilot、Cursor的？几乎都在用。而且用得还挺好，生成个CRUD接口、写个业务逻辑、配个路由，效率确实提上来了。

为什么AI在应用层这么能打？原因其实不复杂。

第一，学习样本足够多。GitHub上上亿个开源项目，各种语言的代码都有，从电商到社交、从后台管理系统到API网关，几乎覆盖了你能想到的所有业务场景。AI在这上面训练过，见过的代码比你写过的都多，生成的代码看起来有模有样。

第二，绝大多数的业务逻辑，说白了就是增删改查。前端传个参数，后端查个数据库，返回个JSON。你说这玩意儿有多深的技术含量？说实话，没有。业内管这类工作叫「CRUD工程师」，话难听，但理不糙。

所以AI干这个，确实干得好。你让它生成一个用户列表的接口，它连分页、排序、模糊查询都给你考虑到了。这种活儿，它见得太多了。

但你让他干点别的试试。

比如，让他去读读MySQL的源码，修个Bug，加个特性。别说修Bug了，你让他把MySQL源码下载下来，编译通过，他都不一定搞得定。什么？编译环境怎么配？依赖库从哪下？为什么报了一堆莫名其妙的错误？——这些事儿，AI没见过几回。

再说说运行稳定性。代码能跑是一回事，跑得稳、跑得久、出问题了能快速定位，那是另一回事。这些东西，不是靠「看过足够多的代码」就能学会的。它需要实打实的工程经验、对底层原理的理解、对系统整体架构的把握。而这些，恰恰是AI最大的短板。

所以我经常有一个判断：AI在应用层能打90分，在基础层可能连及格都难。

但问题来了，现在大家不看这个。

大家喜欢看什么？喜欢看表面文章，喜欢听故事。AI替代程序员、AI让开发效率提升10倍、AI消灭了技术岗位——这种故事，写的人爱写，看的人爱看，转发的人爱转发。

为什么有人爱看？因为符合预期。很多不懂技术的人，打心眼里希望AI能大量替代技术人员，最好一个不留。这样一来，不懂技术的业务人员就再也没有掣肘了——想做什么就做什么，不用再听技术人员说「这个做不了」、「那个工期不够」。

这个愿望美好吗？很美好。真实吗？不真实。

但大家不管这个。好听的故事和残酷的现实，大多数人选择前者。

说到这个，我想起一个比喻。

火车翻了，你怪车厢质量不好，怪乘务员服务不到位——但你有没有想过，是谁在驾驶？是谁把火车往沟里开的？

企业经营出问题，不是技术人员造成的。市场环境不好，行业下行，战略决策失误，资本盲目扩张，这些才是真正的原因。但最后背锅的，往往是技术团队——「你们系统不稳定」、「你们开发效率太低」、「你们跟不上业务节奏」。

你看，这就是典型的找错了原因。

说回AI这件事。

现在AI发展的速度太快了，快到人根本审核不过来。你让AI每天生成几千行代码，然后让开发去review？开玩笑。代码review本来就稀缺资源，现在更稀缺了。

有人说了，那就让AI来审核AI写的代码。

说这话的人，大概率没搞过测试。

很多场景下，测试天生就是无法覆盖的。比如高并发场景下的竞态条件，比如极端参数组合下的边界行为，比如某些只在特定硬件或网络环境下才能复现的问题。这些东西，你让AI来测，它测不出来。因为它没见过，它训练的数据里没有。

那你说，没有测试环境怎么办呢？在中国，很多小公司、创业团队，压根就没有完整的测试环境。生产即测试，上线即验证。这当然不规范。

但你要知道两件事。

第一，在中国，不规范的企业多了去了。这不是个别现象，不是少数团队的问题，是一个普遍的、长期存在的现状。你跟他讲规范，他说「规范了谁干活」。

第二，你都用AI去赶进度了，然后回过头来跟我谈规范？这就好比你已经开始饮鸩止渴了，然后跟我说要注意养生——你不觉得这个逻辑有问题吗？

能大面积用AI去替代开发的，绝大多数——我说绝大多数，不是全部，别跟我抬杠——他们不太在乎质量，只在乎进度。只要能跑起来，能交付，能上线，后面的问题后面再说。至于性能好不好、安不安全、维护起来方不方便，那不是现在考虑的事。

这种心态之下，出问题只是时间问题。

所以这两年，很多专业人士在呼吁：AI时代要重视软件工程。

说实话，我看过很多行业和公司，重视软件工程的，不多。

我自己有个经历。当年考软考项目管理的时候，看到题目，脑子里第一反应永远是「我日常是怎么做的」。然后我就知道，完了，这道题我肯定错了。因为日常的做法，跟标准答案之间，差了十万八千里。

这不是个例。这是整个行业的大环境。

有时候我跟一些朋友交流，问到一个问题：当进度和质量发生冲突的时候，你怎么选？

作为开发者角色的人，大多数回答是：「当然保进度。领导要的是进度。」

这才是真正的心声，才是真实的行业大环境。什么代码规范、单元测试、性能优化，在「下周必须上线」面前，统统靠边站。

所以你现在看到的AI替代开发这件事，放到这个大环境里看，就一点也不奇怪了。

如果你不考虑质量，不考虑性能，不考虑安全，那你可以完全all in AI，让它去写代码、去做运维、去处理所有的事情。一点问题都没有。谁说有问题，我就去反驳你。

但如果你考虑的，是一个系统能不能稳定运行三年五年，能不能扛住业务高峰期的流量冲击，能不能在出现故障的时候快速恢复——那你就得认真想想了。

火车翻车之前，车厢和乘务员都没问题。

问题是，谁在开车？