构建抗AI技术债务：当速度带来长期痛苦

任何使用AI生成代码的人都见过它犯错。但真正的危险不是偶尔的错误答案，而是这些错误在代码库中累积后的后果。起初看似微小的问题会快速复合，使代码更难理解、维护和演进。要真正看清这种危险，必须观察AI在实际中的使用方式——对许多开发者而言，这始于"氛围编码"。

什么是氛围编码

氛围编码是一种探索性、提示优先的软件开发方法，开发者快速提示、获取代码并迭代。当代码接近但不完全正确时，开发者描述问题所在并让AI再次尝试。当代码无法编译或测试失败时，他们将错误信息复制回AI。这个循环不断继续——提示、运行、错误、粘贴、再次提示——通常无需阅读或理解生成的代码。

这种方法感觉高效，因为你能看到可见的进展：错误消失、测试开始通过、功能似乎正常工作。你把AI当作处理实现细节的编码伙伴，而自己则在更高层面进行指导。

氛围编码的风险与挑战

开发者使用氛围编码来探索和完善想法，并能快速生成大量代码。对大多数使用AI工具的开发者来说，这通常是自然的第一个步骤，因为它感觉直观且高效。氛围编码将细节卸载给AI，使探索和构思快速有效——这正是它如此受欢迎的原因。

AI生成大量代码，每次重新生成时审查每一行是不现实的。试图阅读所有代码会导致认知超载——因涉足过多代码而精神疲惫——并且更难丢弃无效的代码，仅仅因为你已经投入时间阅读了它。

氛围编码是与AI探索的正常且有用的方式，但单独使用存在显著风险。LLM使用的模型可能产生幻觉并编造答案——例如，生成调用不存在的API或方法的代码。防止这些AI生成的错误损害代码库，始于理解这些工具的能力和限制，并采取考虑这些限制的AI辅助开发方法。

问题复合的简单示例

当我要求AI生成处理用户交互的类时，它经常创建直接读写控制台的方法。当我随后要求它使代码更可测试时，如果我没有非常具体地提示简单修复（如让方法将输入作为参数并返回输出值），AI经常建议将整个I/O机制包装在抽象层中。现在我有了接口、实现、用于测试的模拟对象，以及各处的依赖注入。最初简单的类变成了微型框架。

AI并不完全错误——抽象方法是有效的模式——但对于手头的问题来说过度工程化了。每次迭代都增加更多复杂性，如果你不注意，最终会得到层层不必要代码。这是氛围编码如何膨胀为不必要复杂性的很好例子，如果你不停下来验证正在发生的事情。

新手开发者面临的新型技术债务挑战

在编写第一行代码三个月后，一位名为SpacetimeSorcerer的Reddit用户发布了沮丧的更新：他们的AI辅助项目已达到任何更改都需要编辑数十个文件的程度。设计围绕早期错误固化，每次更改都带来一波调试。他们撞上了软件设计中称为"霰弹式修改"的墙，单个更改波及如此多代码，以至于工作变得风险高且速度慢——这是技术债务的典型迹象，即早期捷径的隐藏成本，使未来更改更困难且更昂贵。

AI没有直接导致问题；代码工作了（直到它不工作）。但AI辅助开发的速度让这位新开发者跳过了防止这些模式形成的设计思考。当截止日期推动交付而非可维护性时，同样的事情也发生在经验丰富的开发者身上。不同之处在于，有经验的开发者通常知道他们正在承担债务。他们能早期发现反模式，因为他们反复见过它们，并在修复成本变得更高之前采取措施"偿还"债务。刚接触编码的人可能直到为时已晚才意识到它正在发生——而且他们尚未建立预防它的工具或习惯。

认知捷径悖论

新开发者特别容易受到这个问题影响的部分原因可追溯到认知捷径悖论。没有足够的调试、重构和处理模糊需求的实际经验，他们就没有通过经验建立起来的本能来发现AI生成代码中的结构问题。AI可以交给他们一个干净、有效的解决方案。但如果他们看不到隐藏在其中的设计缺陷，这些缺陷就会不受控制地增长，直到被锁定在项目中，构建到代码的基础中，以至于更改它们需要大量、令人沮丧的工作。

AI加速技术债务的信号迅速出现：高度耦合的代码，模块相互依赖内部细节；承担过多职责的"上帝对象"；过度结构化的解决方案，简单问题被埋在额外层下。这些通常反映人类构建代码中技术债务的问题是相同的；它们在AI生成代码中如此快速出现的原因是因为它可以更快生成，且没有监督或有意做出设计或架构决策。AI可以令人信服地生成这些模式，使它们看起来是故意的，即使它们是偶然出现的。因为输出编译、通过测试并按预期工作，很容易接受为"完成"，而不考虑需求变化时它将如何保持。

信任但验证的习惯

当添加或更新单元测试感觉异常困难时，这通常是设计过于僵化的第一个迹象。测试告诉你一些关于结构的信息——也许代码过于交织，也许边界不清晰。无论代码是AI生成还是手写，这个反馈循环都有效，但对于AI，摩擦通常出现在代码已经合并之后。

这就是"信任但验证"习惯的用武之地。信任AI给你一个起点，但验证设计支持更改、可测试性和清晰度。问问自己代码在几个月后是否仍对你有意义——或任何其他人。在实践中，这可能意味着即使对AI生成的代码也进行快速设计审查，当耦合或重复开始蔓延时进行重构，并刻意检查命名以便变量和函数读起来清晰。这些不是可选的修饰；它们是防止代码库锁定最糟糕早期决策的关键。

AI也可以帮助解决这个问题：它可以建议重构，指出重复逻辑，或帮助将混乱代码提取为更清晰的抽象。但由你指导它进行这些更改，这意味着你必须先发现它们——这对在许多项目中见过这些问题的有经验开发者来说要容易得多。

结论

放任其默认设置，AI辅助开发偏向添加新代码，而不是重新审视旧决策。避免技术债务的纪律来自将设计检查构建到工作流程中，使AI的速度服务于可维护性而不是与之对抗。