用 AI 代码写多了也有弊端，下面俩就是我们使用中碰到了问题，现在限制 AI 的代码量了：

1. AI 的代码行数远超开发工程师自己写的，后续维护成本很高
2. 交接和维护成本很高，改 BUG 的成本也高，AI 不能所有的业务逻辑代码

其实还有代码的版权问题，只是目前还没碰到，所以使用 AI 写代码还是需要慎重，不过写 Python 脚本类用 AI 确实方便

你以为初级和高级开发的差别只是写代码吗？对业界知识的沉淀，对业务的把控，技术功能的架构，再牛 X 的 AI 也做不到的。

有什么沉淀的，喂的数据多了不是比人的理解和运用深。我觉得楼主说的没什么问题，机器取代人只是时间问题和社会稳定问题罢了。

各位是想提前退休了吗

目前 AI 没你想的强 稍微复杂点的东西还是需要人工来处理的。太相信 AI 会被坑死

不要说目前。。去年年底论坛里对 ai 写脚本用例还是群嘲态度，今年呢？

大佬 带带我

估计你也就是停留在了 “用过 “或者用 Ai 做一些辅助编程的认知了，建议你去了解下目前前沿的 AI 研究方向和最新成果，论文总会看吧

人家说 “目前”，应该也没啥毛病吧

我觉得你说这 2 点都是不会使用 AI 造成的，1、代码量远超人工，那是因为 AI 为了让你能看懂，才写的那么多，你提需求的时候，加一条精简代码量，我就不信 AI 还会有这么多代码量？
2、你说 AI 不会理解所有的业务逻辑，那是你因为你没有完全告知他所有的业务场景和逻辑，或者你表达的方式他没理解，不是 AI 理解不了的问题。

以前没 cursor 时，做一个测试工具很费劲，网上搜索文档，百度又烂，全是没用的东西，一个工具差不多一周到 2 周才能搞完，现在有了 cursor，2 天一个测试工具