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01 引言
2026年无疑是AI编程的元年，各种AI编程工具、Skills等加速了AI编程的落地。各个媒体、平台不是教你AI编程，就是各种展示AI编程带的便利。更有甚者直接坦言AI已经会取代程序员，真实让人焦虑。
我也是尝试使用各种编程工具，了解学习AI编程。简单聊聊自己碰到的问题以及感受。
02 真香时刻
接触到编程工具之后，注册各个平台都会送一些免费的额度或者积分，用于支持大模型的调用。
刚开始尝试一些简单的项目或者功能。那简直不要太爽，被真震惊了。竟然可以通过指令就完成代码的编写。陆陆续续做过文件的打包下载、Redis客户端实现、一键设置失眠壁纸等。
因为项目比较独立，且使用的是消耗积分的付费模型。那一刻感觉要完蛋了，真的感觉程序员要被替代了，甚至焦虑的睡不着。
由于不用写代码，所以设计小项目的时候，就无关语言，只要最后结果呈现出来就行，就可以肆无忌惮的交给AI，出来的结果甚至比预想的要好。甚至有时候，自己都不知道最后的要的结果是什么，但是AI可以，直接展示给你看，效果甚至很惊人。
直到免费额度的耗尽、项目的粘度变高，痛苦的面具渐渐浮现。
03 Token消耗焦虑
token的消耗比打车还要快的跳表，注册了智普AI后，获得了2000万tokens,有效期3个月。想着这玩意啥时候能用完呀，一点都没有当回事。
使用OpenCode开发一个项目，马上就要完成了，结果卡死在哪里了。登录后台一看，1200万GLM-4.5-air的可用tokens为0了。
一天不到的时间，就是消耗了1200万的tokens,简直不可置信。到底多少tokens才够用呀！
04 顾头不顾尾
付费模型还能好点，免费模型简直那就是灾难。之前的项目因为tokens耗尽，想着剩最后一点小问题了，就切换到OpenCode的免费模型。
AI经过一轮思考，修改了问题。验证的时候发现，修改的问题确实好了，但是导致了其他功能不可用。反反复复好几次，有点拆东墙补西墙的意思。
最可怕的是，反反复复修改后，AI觉得这个修改比较复杂，要重新使用新的方法，所谓更简单的写法来完成，真的让人瞠目结舌。
05 死循环地狱
最让人哭笑不得的场景，莫过于AI修改陷入死循环。
我有两个模块的功能比较相似，让它改A，结果B坏了，让改B，结果A坏了。于是我告诉它，让它自己测试好在交付。
结果就看到了一会修改A模块的代码，一会修改B模块的代码，反反复复，它就像个在迷宫里乱撞的无头苍蝇。它永远在尝试，永远在道歉，但也永远修不好。
你会发现，AI并没有真正的"理解"你的代码逻辑，它只是在概率上不断地"猜"你想要什么。当它猜不准的时候，它就会把你带进这个死循环的地狱里，消耗你的耐心和Token。
06 假装在努力
还会遇到一种场景，AI展示的自己的超强演技，假装自己很努力，告诉你修好了，甚至总结好修了什么东西，整理的非常漂亮。
结果验证的时候，根本无效。它在训练数据里学到了很多"看起来很像正确答案"的代码模式，所以它生成的内容，形式上完美，注释清晰，变量名规范，但逻辑上是错的，或者是无效的。
真的是一本正经的胡说八道。
07 小结
在尝试过程中总会遇到各种问题，可能是因为模型本身的问题，也有可能是提示词给的不够准确。随着项目的庞大以及复杂度的提高，对于AI编程的要求就更高。
AI编程能不能取代程序员，暂且不说。但是AI已经不能完全依赖，至少现在还不行。AI编程只是辅助，就像辅助驾驶一样，它是提高生产力的工具，绝不能被它牵着鼻子走。AI不会淘汰程序员，但"会驾驭AI且能避坑"的程序员，会淘汰那些只会无脑依赖AI的人。
作为开发者，我们的角色正在发生微妙的转变：从以前的"搬砖工"，变成了现在的"包工头"兼"质检员"。我们需要更谨慎地去Review它的代码，更精准地去写Prompt，更敏锐地去识别它是不是在"演戏"。