AI 不只是写代码：工程团队的 AI 应用实践
•科技与编程
最近一段时间，我越来越强烈地感受到一件事：
AI 已经不再是“可用可不用”的工具，而是工程效率的分水岭。
这篇文章想聊的，不是某个模型有多强，
而是：工程团队应该如何真正把 AI 用起来。
一、AI 正在改变工程工作的重心
以前，一个功能的实现过程大致是：
- 查文档
- 搜示例
- 自己写
- 自己踩坑
现在越来越多地变成：
- 描述需求
- AI 给初稿
- 人类修正与判断
工程师正在从“执行者”，转向“决策者”。
二、一个非常重要的心智模型
如果你把 AI 当成搜索引擎，它只能算“好用”。
但如果你把它当成：
一个执行力极强、但需要清晰指令的高级工程师
它的价值会被完全释放出来。
你不需要它替你思考，
你需要的是：它帮你加速实现你的思考。
三、三种我常用的 AI Coding 方式
1. Assist Coding：最稳妥
- 模板代码
- Debug 报错
- 阅读陌生项目
AI 提速，但不接管决策权。
2. Vibe Coding：让想法快速落地
当我更关注：
- 功能是否可行
- 方案是否成立
我会直接描述需求，让 AI 生成完整模块，
我只负责 Review 和调整。
3. Agentic Coding：把任务交给 AI
你不再让 AI“写几段代码”，
而是给它一个完整任务，让它：
- 拆解
- 规划
- 执行
- 自检
你更像是技术负责人。
四、一些踩坑后总结的经验
1. Prompt 不是玄学
它本质上就是：把工程背景说清楚。
2. 永远先看方案，再看代码
AI 写错方向的速度，和写对一样快。
3. Git 是最后的安全绳
在 AI 深度参与工程时，
没有 Git 保护的项目，风险极高。
五、写在最后
AI 不会取代工程师。
但会熟练使用 AI 的工程师，
一定会逐步拉开与他人的差距。