最近经历了一件挺受打击的事情。之前负责开发的一个项目，最终被判定需要推倒重构。虽然之后换了一套技术栈，也把功能实现了，但我心里一直有个疑问：之前选择的技术栈，真的有那么大的问题吗？
后来利用一些空余时间，我重新梳理了需求，又用原来的技术栈重构了一版。这次经历也让我对 AI 辅助开发和自己的开发方式有了新的认识。
一、还没完全想清楚，就开始写代码了
项目初期虽然收集了需求，也了解了大概的业务流程，但对整体架构、模块划分以及后续可能遇到的问题，并没有考虑得足够全面。
说白了，就是大概知道要做什么，但还没完全想清楚怎么做，就开始动手了。
技术选型上也有些激进，选择了自己不太熟悉的技术栈。当时更多考虑技术能不能实现需求，却忽略了自己是否有能力掌控它，以及后续的维护成本。
二、AI 让代码写得更快，却让我逐渐失去了掌控
开发过程中，我大量使用 AI 辅助编程。
刚开始确实很高效，很多功能很快就能实现。但遇到不熟悉的问题时，有时候自己还没完全理解，就让 AI 帮忙修改。
原本只是想解决一个小问题，结果 AI 改动了多个文件，甚至调整了原来的代码结构。
而我并没有完全理解这些改动带来的影响。
慢慢就陷入了一个循环：
遇到问题 → AI 修改 → 引入新问题 → 继续让 AI 修改。
代码越来越多，功能越来越复杂，但自己对项目的掌控却越来越弱。现在想想，最大的问题不是 AI 改错了，而是我把本该由自己负责的判断和把控交给了 AI 。
三、进度催得紧，很多问题都想着以后再说
当时项目进度比较紧，每天悲催出成功，更多想着先把功能做出来。其实开发过程中已经发现了一些问题，比如架构不合理、代码越来越乱，但总觉得先放一放，后面有时间再优化。结果新需求不断增加，旧问题也一直没有解决，只能继续在原来的基础上修改。进度紧是客观原因，但自己确实没有顶住压力，坚持做好必要的质量把控。
总想着先把眼前的问题解决，却没意识到，之前欠下的技术债，最后都要还。
四、不甘心，又用原来的技术栈重写了一遍
项目被判定失败后，我也认真反思了之前的问题。虽然换了技术栈后实现了功能，但我始终觉得，原来的技术栈在大方向上并没有太大问题。所以利用空余时间，我重新梳理了业务需求和整体实现思路，又用原来的技术栈重构了一版。这次没有急着写代码，而是先想清楚核心需求、模块划分和整体设计。AI 依然会用，但不会再轻易让它大范围修改代码，而是尽量控制修改范围，先理解方案，再决定是否采用。
重新实现之后，我也更加确定：之前项目的问题，并不能简单归结为技术选型，更重要的是自己当时对业务、技术和整个开发过程缺乏足够的掌控。
五、这次失败带给我的反思
这次经历让我明白，AI 确实能提高开发效率，但它解决不了所有问题。
业务怎么理解、架构怎么设计、技术怎么选择、代码质量怎么保证，这些依然需要开发者自己负责。
尤其是在不熟悉的技术领域，AI 很容易让人产生一种错觉：代码能跑、功能实现了，就代表自己真正掌握了。
但如果连代码为什么这样设计、改动会影响什么都说不清楚，那其实还远远不够。
回头看，这次失败不是某一个原因造成的，而是业务理解不足、技术不熟悉、过度依赖 AI ，以及进度压力下忽视代码质量等问题慢慢积累的结果。
以后我依然会使用 AI ，但会更加注重自己的判断和对项目整体的把控。
AI 可以帮我写代码，但不能代替我理解代码，更不能替我对项目负责。
最后也想问问大家：
你们有没有遇到过类似的情况？ AI 让代码写得越来越快，但自己却越来越难掌控整个项目。
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