AI编程的虚假繁荣
现在写代码有多爽？你对着AI说一句"帮我做个登录页面"，几分钟后页面就能运行。你说"接入支付功能"，它马上开始创建接口、数据库表和前端组件。
Andrej Karpathy提出的Vibe Coding，让软件开发变得前所未有地快。过去需要一个团队开发几个月的产品，现在一个人配合几个AI Agent，几周就能完成。
但这种"快"，是有代价的。
AI很擅长解决眼前的问题，却不一定真正理解整个系统。当上下文不足、工程规范不清晰时，它会选择最容易完成当前任务的方式：
找不到已有工具函数，就重新写一个。结果项目里有十几套日期格式化逻辑、五六种请求封装方式。
不确定某个模块能不能复用，就复制一份再修改。代码里到处是长得很像但细节不同的逻辑，维护时改了这个忘了那个。
遇到历史代码不敢调整，就在外面增加一层兼容逻辑。新逻辑套旧逻辑，旧逻辑套更旧的逻辑，代码越来越深。
测试无法通过，就增加更多判断和特殊分支。一个简单的函数里，可能有十几个if-else，每个都对应一个特殊场景。
每一次修改单独看都很合理，但累积起来，代码库就会越来越臃肿。
当项目从几千行变成几万行、十几万行以后，情况开始变化：
以前增加一个功能只需要十几分钟，后来可能要反复调试几天。
改一个bug要追溯五六层代码，加一个功能要考虑十几个兼容性问题。
新员工来了不敢动代码，改一个地方怕影响三个模块，只能在外面再包一层。
这就是技术债的代价：短期的快，换来长期的慢。
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