AI生成式开发工具的应用 - 一位拥有10年开发经验的技术负责人尝试将Agentic AI融入社交媒体应用开发流程，目标是提升开发效率 [3] - 初始设定三条原则：避免按token计费模型、人工逐行审查代码、坚持完整实践流程 [5][6][7] - 技术栈包括React Native(移动端)、Next.js(Web端)、Nest.js(后端)、Postgres数据库和S3对象存储 [11] AI工具的实际表现 - 初次使用Agent模式时生成完整功能模块，两周内产出12万行代码并删除5千行旧代码，效率达到人工开发的5倍 [10] - AI能自动完成前后端逻辑编写、单元测试生成及验证，代码风格与开发者原有规范高度一致 [13][14] - 高级模型(Sonnet 4)在复杂功能开发中频繁陷入无限循环或方向错误，且不承认失败导致成本激增 [15][16][17] 行业影响与反思 - AI工具降低了编码门槛，但可能造成非专业人士对软件开发复杂性的认知偏差 [19] - 长期使用导致代码库出现命名不准确、重复代码等问题，维护性显著下降 [18] - 最终结论认为AI更适合作为代码分析工具和示例参考，而非直接生成功能性代码 [20]