纯依赖 AI 写代码难构建复杂系统，架构设计仍需人工决策
bendee983 · x · 2026-09-01
- 核心观点：单纯让 AI 生成更多代码无法构建成功的软件。工程师仍需在架构设计、可扩展性和可维护性等关键方面做决策。
- 训练数据局限：如果不明确未来扩展点或用户量，AI 会默认基于训练数据的“平均值”生成代码，这无法支撑规模化软件。
- 工程价值：AI 解决了编码瓶颈，但对于非个人玩具项目，扎实的工程思维依然是必需品。审查 AI 的工作重点应放在高层架构和设计选择上。
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