一篇讨论「为什么不喜欢 AI 编程」的文章
原文信息有限，正文为作者对三类常见反对意见的逐条回应：把代码当艺术、AI 抢走工作、人沦为「肉代理」。作者认为软件买家要的是结果而非艺术品，编程的职责是交付有价值的软件而非敲代码，并引用马克思 1857-1858 年《机器论片段》说明脑力劳动被机器替代是生产方式问题。文章为观点随笔，无新事实或数据。
推荐理由想了解反 AI 编程论点及其反驳逻辑的人可看，属观点讨论而非资讯
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开发者 5 周提交 866 次代码，坦言不理解自己写的软件
一名开发者自 9 月初起用 AI 辅助编程，5 周内提交 866 次代码，单周日均约 47 次，完成 Linux 桌面宠物、客户库存应用、终端写作工具、可漫游 3D 图书馆等多个项目，其中大部分代码由 AI 生成。他发现自己的产出速度远超理解速度：客户应用跑在 PostgreSQL 上，他却说不清索引的代价；做 LeetCode 第一道 Easy 题 Two Sum 时卡住。他认为 AI 让报错和知识壁垒消失，但知识缺口并未消失。
推荐理由用 866 次提交和 Two Sum 卡壳的具体案例，说明 AI 编程如何掩盖基础知识的缺口
开发者自述：AI 用 40 分钟完成我十年所学
一位有 10 年经验的开发者称，他用 AI 为朋友的小店做发票追踪工具，从描述需求到跑通只用了约 40 分钟，路由、数据库 schema、登录和错误处理全部一次成功。他由此把「开发者」拆成两件事：一是 production（让东西跑起来，语言、框架、API、CRUD），这是 AI 已明显强于他的部分；二是 judgment（判断一个能跑、测试全过的方案是否会在三周后悄悄让人亏钱），这部分不在代码里，AI 没有触及。原文信息有限，为个人观点文章。
推荐理由看清 AI 替代的是「让代码跑起来」，不是判断力，可用来重新定位自己的技能
开发者反思：AI 时代不该用写代码量衡量能力
一位开发者在 DEV Community 发文，称自己不再用「亲手写了多少代码」衡量编程能力。他列举 AI 生成代码的典型问题：修一个 bug 引入另一个、重复已有逻辑、自信地误解架构、测试通过但违反需求、添加没要求的抽象、删除未察觉的依赖行为。他认为生成代码从来不是工作的全部，只是最显眼的部分；更难的是判断系统在做什么、能否识别错误、能否调试、能否解释架构、能否在不破坏无关功能的前提下修改并长期维护。原文信息有限，未给出具体工具或数据。
推荐理由做 AI 编码工具或带 AI 写代码的人，可对照这份「AI 代码七宗罪」清单检查自己的 review 流程