随着人工智能技术的迅速发展，AI工具在软件开发中的应用越来越普遍，尤其是GitHub Copilot等AI助手的出现，使得开发人员在编写代码时享受到前所未有的便利。然而，随着对这些工具的过度依赖，开发团队的核心能力是否正在面临风险？讨论这个问题的人很多，我也在思考，如何扬长避短，有没有相应的解决方案，在享受AI带来的便利和效率的同时，让团队保持设计能力和深度开发调试能力。毕竟AI时代，你不使用AI，基本上就输在了起跑线上了。
AI的优势与风险
AI工具的优势
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提高开发效率
AI工具能够快速生成代码，帮助开发人员节省时间，专注于更复杂的任务。AI24小时无休，人类做不到。
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减少错误率
AI可以根据大量数据提供建议，降低代码中的常见错误。
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加速学习曲线
新手开发者可以通过AI助手获得即时反馈，学习编程语言和最佳实践。
AI工具带来的风险
- 设计能力退化
过度依赖AI生成的代码，可能导致开发者在架构设计和代码组织上的能力下降。 - 知识的浅薄化
开发者可能不再深入理解代码的内在逻辑，依赖AI的建议而忽视了必要的学习过程。 - 解决复杂问题的能力下降
当面对复杂的bug时，开发者可能缺乏足够的调试能力和问题分析能力。
代码审查的影响
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代码重复模式的增多
现象 ：在AI助手的帮助下，团队可能会倾向于使用相似的代码片段，导致代码重复。代码的个性化越来越少，整体上结构和实现趋同
**影响：**代码重复不仅增加了维护成本，还可能导致潜在的安全隐患。 -
系统架构的短视
现象： AI实现的代码更关注短期的解决方案，而忽略了系统的长期可扩展性。AI实现，往往面对的都是确定性的，明确的功能实现，并不擅长为未来的扩展提前考虑，这是因为大模型的目标和底层生成逻辑决定的。
**影响：**可能导致架构的不稳定，增加未来维护的复杂性。 -
复杂Bug解决能力的下降
现象： 团队在处理复杂问题时，可能不再深入分析问题的根本原因。大多数情况下，开发者会忽略细节，或者迫于时间压力，或者惰于深入分析。
**影响：**这使得团队在面对新问题时缺乏应对策略，降低了整体的解决问题能力。
设计评审的变化
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设计思维 的淡化
现象： AI工具的引入可能使得设计评审的深度和质量下降。AI擅长解决一些通用的，常规的问题，当时复杂有创意的场景下目前还不够完美。
**影响：**设计思维的淡化会影响软件的可用性和用户体验，降低产品的竞争力。 -
团队协作的弱化
现象： 依赖AI工具可能导致团队成员间的协作减少，个人化的解决方案增多。
**影响：**团队的凝聚力和共同目标感受到挑战，影响整体的工作效率。
如何保持团队 核心竞争力 ？
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实施"无AI日"
策略： 定期设定"无AI日"，鼓励团队在这些日子里独立完成任务。
**目的：**通过此举，强化开发者的基本能力，促进对代码的深入理解。 -
加强设计评审制度
策略： 在设计评审中引入更多的讨论和反馈环节，鼓励团队成员提出不同的设计方案。
**目的：**通过多角度的设计讨论，提升团队的设计能力和创新能力。 -
定期培训与知识分享
策略： 定期组织内部培训和知识分享会，提升团队成员的技术水平。
**目的：**通过持续的学习和分享，增强团队的整体能力，维护技术深度。
结论
AI工具为软件开发带来了显著的便利，但过度依赖这些工具可能导致团队在核心能力上的退化。通过代码审查和设计评审的观察，我们发现团队的设计能力和解决复杂问题的能力正在受到威胁。为了解决这些问题，团队应实施"无AI日"、强化设计评审等措施，以确保核心竞争力的持续发展。在技术进步的同时，保持对基本技能的重视，将是团队成功的关键。