2025 年，AI 编程助手已经能在几秒钟内写出成百上千行代码，看起来好像能把开发效率提升好几倍。但真实情况并没有那么简单——写代码 只是软件开发的一小部分，理解需求、设计架构、测试验证、团队协作才是大头。而 AI 的加入，让这些环节既更快，也更容易出问题。本文 作者将探讨，如何把这些"超高速的初级工程师"用得聪明，让速度真正转化为能用、靠谱的软件。 如果你观察过别人"写代码"的过程，可能就会发现他们花在"发呆"上的时间比敲键盘的时间还多。当然，也不要想太多，这些程序员大概率不是在偷懒。 毕竟软件开发本质上就是一种解决问题的过程，就像解复杂的填字游戏一样，真正的工作大多发生在脑子里。 在整个软件开发生命周期中，写代码只是往填字游戏里填字母——相对来说只是很小的一部分。更多的精力其实用在周边工作上：开发者需要先理解业务 领域，逐步明确需求，设计合适的抽象结构，思考各种副作用，一点点测试新功能，最后还要消灭在过程中漏网的 bug。 日常来看，写代码的实际情况就是这样的： 但是，当 AI 介入写代码时，情况就完全不一样了。 "先写代码，问题以后再说" 像 Claude Code 这样的 AI 编程助手，可以非常快地 ...