# AI生成的代码，你敢直接用吗？

最近我拆解了三个声称由AI生成的完整项目——一个待办应用、一个天气插件和一个简易数据库。表面看，代码能运行，功能也实现了。但打开引擎盖，问题不少。

## 表面光鲜，内里粗糙

第一个项目是个React待办应用。组件划分清晰，状态管理也做了。但仔细看，每个组件都塞了太多逻辑，`useEffect`用得随意。没有错误边界，一个API调用失败就能让整个应用崩溃。

AI生成的代码往往缺乏深度思考。它知道该用`useState`，但不知道状态应该如何合理分布。

## 安全？那是后话

第二个天气插件更典型。API密钥直接硬编码在前端，没有任何防护。输入验证基本靠猜，SQL查询字符串拼接——典型的注入漏洞样板。

AI训练数据来自公开代码库，而那里充满了不安全的最佳实践。它学会了怎么写功能，但没学会怎么写得安全。

## 架构意识缺失

第三个简易数据库项目最说明问题。AI知道什么是表、索引、查询，但生成的代码把所有逻辑堆在一个巨型类里。没有分离关注点，没有接口抽象，测试更是无从谈起。

这种代码在玩具项目里能跑，但稍微复杂点的需求就会变成维护噩梦。

## AI作为助手，而非替代

我不是要全盘否定AI编程。相反，我每天用它写单文件脚本、生成测试数据、解释复杂代码。但它目前更像是聪明的实习生，需要资深工程师的指导和审查。

关键是要认识到：AI生成的是“可能正确”的代码，而不是“经过思考”的解决方案。它缺乏对业务上下文、性能要求和长期维护的理解。

## 该怎么用AI写代码

- 让它生成代码片段，而不是完整架构

- 明确要求包含错误处理和边界条件

- 把安全要求写进提示词（“不要硬编码密钥”）

- 始终审查生成的代码，特别是数据流和外部调用

- 用它来学习新框架，但不要依赖它做技术决策

AI编程工具进步很快，但距离替代人类工程师还有很长的路。好的代码不只是能运行，还要可维护、可扩展、安全可靠。这些质量，目前还需要人类来判断。

下次看到“AI生成完整应用”的演示，不妨多问一句：这代码你敢直接部署到生产环境吗？