AI编程工具最近彻底火了。用A月总打开科技圈，发个翻车方法到处都是结出"零基础做App""10分钟开发小程序"的教程。

很多人以为，套防编程的用A月总时代要结束了。

但真相是发个翻车方法什么？我用了三个月AI编程工具，踩了无数坑之后，结出发现事情没那么简单。套防

第一次用AI编程：我膨胀了

去年我第一次接触Windsurf和Cursor这类AI编程工具，用A月总想做个小玩意儿练手——一个Mac菜单栏工具，发个翻车方法功能很简单：屏幕共享时快速给敏感信息打码。结出

我把需求输进去，套防AI几秒钟就把代码架子搭好了。用A月总点击运行，发个翻车方法竟然真的结出能用！

那感觉怎么形容？就像突然获得了超能力。我甚至开始畅想：以后是不是所有想法都能秒变现实？

然后，现实给我上了一课。

AI开始"发疯"的时刻

膨胀期很短暂。

当我想加点正常功能——保存用户设置、自定义快捷键——AI生成的代码开始出现各种问题。应用频繁崩溃，报错信息我根本看不懂。

关键是，因为我从头到尾都是"无脑信任"AI，对Swift开发完全不懂，我连基本的debug都做不了。

我就这样眼睁睁看着AI在那儿"鬼打墙"——改了A处，B处又崩了；修了B处，C处又出问题。我的会员额度烧得飞快，项目最后只能放弃。

不甘心的我又试了个更难的：把一个机器学习工具移植到Swift。结果？又失败了。

这时候我明白了一个道理：AI编程在Demo阶段确实神，但要做真正能用的软件，光靠AI是不行的。

问题到底出在哪？

冷静下来后，我反思了自己的问题。

我把AI当成了外包公司——丢个需求，坐等收货，中间过程不管。

这种思路在传统软件开发里也许行得通，但用AI编程完全不行。

AI更像是一个打字速度超快、但经验不足的实习生。它能力很强，但需要你时刻盯着、随时纠偏。

我给这种正确的协作方式起了个名字：**"氛围工程"**。

什么意思？就是你不能只靠"氛围"和"感觉"写代码，而要真正理解AI写的东西。AI应该是辅助工具和老师，而不是替你决策的架构师。

实战：我用AI做了个App

为了验证这套方法，我重新启动了一个项目——Apprendre，一个Mac上的法语学习应用。

这次我换了思路：我来做主导，AI做执行。

AI真正厉害的地方

不得不说，AI在某些环节确实无敌：

1. 搭建基础框架让AI搭建项目结构、配置开发环境、创建UI界面，这些事情它几分钟就搞定了，比我自己查文档快10倍。

2. 查找技术资料遇到不熟悉的Swift设计模式，AI能直接从官方文档里找到最佳实践，还能给我解释清楚。

AI容易翻车的地方

但AI也有明显的缺陷，需要你时刻警惕：

1. 爱"重写"不爱"改写"这是最大的问题。AI很少会去编辑现有代码，它更喜欢整个文件重新写一遍。

举个例子：我已经有一个调用AI的函数来预测emoji了。当我让它加个新功能"预测词根"时，它直接把整个emoji预测的代码复制了一遍，只改了几个参数。

我告诉它"把通用的部分抽出来"，它又想新建一堆文件，而不是改造现有代码。

2. 容易留下"半成品"如果你中途打断AI（比如看到它方向不对），它经常会留下写了一半的代码就跑去干别的了。你得自己记着哪些地方需要清理。

所以我的经验是：必须给AI设定明确的规则。

我会这样跟它说：

"只编辑这个函数，不要重写整个文件""使用现有的数据类型，别新建""除非我要求，否则不准新建文件""改完给我看对比""解释这个改动会影响哪些地方"

有了这些约束，项目才顺利完成。

给所有想用AI编程的人

如果你也在用AI写代码，或者准备尝试，我有几个建议：

1. 别做甩手掌柜

你是技术负责人，AI是助理。架构设计、代码审核、质量把控，这些必须你来做。

2. 看懂关键代码

不要求你成为专家，但AI写的核心逻辑，你必须能看明白。这样出问题时才知道怎么修。

3. 设定明确规则

告诉AI什么能做、什么不能做。别让它"自由发挥"，不然就会出现我前面说的那些问题。

4. 把AI当老师

让AI不只是写代码，还要解释为什么这么写。你真正学到的东西，才是自己的。

写在最后

AI编程工具确实在改变游戏规则，但它不是魔法棒。

它降低了入门门槛，但没有消除编程的本质——你还是要理解问题、设计方案、维护代码。

从"氛围编程"到"氛围工程"，这不只是换个说法，而是思维方式的升级。

与AI协作，不是把活儿全扔给它，而是用它来放大你自己的能力。

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