理解债务：缺乏理解的编码的隐藏成本 🇺🇸

Source: Dev.to

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技术生成代码的工具是我们的敌人吗？

答案是 否。技术的存在是为了帮助，但结果并不总是我们所期待的。

2022 年底，ChatGPT 发布——它是自互联网发明以来最具影响力的工具之一。从那时起，社会和软件开发都迅速变化。我们加入了这股潮流：使用 AI 解答疑惑、生成方案，主要是编写代码。

技术论坛的转变

随着这种增长，出现了一件有趣的事。像 Stack Overflow 这样的平台开始收到更少的问题。模式发生了转变：公开的疑问减少，私下的提示增多。

对资深开发者来说，使用提示生成一个类可能只是提升生产力的捷径。但对初学者呢？

如果连 Linus Torvalds 都在使用 AI 工具，我们为什么不能？
区别在于一个常被忽视的细节：初学者是否理解机器写的代码？

理解债务

这把我们带到了 理解债务 的概念。

• 技术债务来源于技术捷径。
• 理解债务 来源于思维捷径。

它是指那些能够运行的代码，却没有人真正理解——甚至连写代码的人也不明白。你复制、粘贴并调整……但你并不明白为什么这样做。

结果是一种虚假的进步感：任务完成了，但学习并未发生。

不理解地编码就像一艘没有罗盘或地图的船。它在移动，却不知道要去哪里。

这并不是坏代码；而是无主代码。AI 本身并不制造这个问题，它放大了它。只要一次提示，代码就出现了，任务似乎得到了解决，产生了效率感，却只有浅层学习。

如何判断自己是否在累积理解债务

自问：

• 你能在不使用提示的情况下实现这个功能吗？
• 你能解释生成的代码在做什么吗？
• 你是否害怕在不询问 AI 的情况下修改代码？
• 你是否只在本地测试并抱着它会工作的心态？

如果你无法解释解决方案，说明你可能并未真正理解问题。仅靠“测试并希望”表明出了问题。

长期成本

随着时间推移，你的成长会变慢，变得依赖工具，开发者的基础也会变弱。在没有 AI 的面试中，你的表现会怎样？你用今天的速度换来了明天的停滞。

实用建议：负责任地使用 AI

• 让 AI 解释它生成的代码。
• 用自己的话 重写该方案。
• 在脑中 演练程序的执行流程。
• 做 小幅度修改 并观察结果。
• 尝试 先自己写代码，再请 AI 进行审查。
• 将 AI 视作 副驾驶，而不是驾驶员。

作为辅助工具，AI 非常强大——前提是你手中有地图和罗盘，而不是仅仅随波逐流。