AI 编程工具正在改变开发方式。我们在实际项目中大量使用 AI 辅助开发，总结出一些经验和边界。
AI 擅长的环节
1. 快速原型生成
把需求描述给 AI，能快速生成页面原型和基础代码。以前要花半天搭的页面框架，现在 30 分钟就能完成。
2. 重复性代码
CRUD 接口、表单验证、数据模型——这些模式固定的代码，AI 生成质量已经相当高。
3. 文档与注释
让 AI 写技术文档、API 文档、代码注释，效率远超手写。
4. 调试辅助
把报错信息丢给 AI，它能快速定位问题原因并给出修复建议。
AI 的边界：这些环节必须人工把关
1. 业务逻辑判断
AI 不理解你的客户业务。哪些字段必填、审批流程怎么走、权限怎么分——这些必须由懂业务的人来设计。
2. 安全性
AI 生成的代码可能存在安全漏洞（SQL注入、XSS、权限绕过）。所有 AI 生成的代码必须经过安全审查。
3. 架构决策
技术选型、数据库设计、系统架构——这些影响深远的决策不能交给 AI。
4. 用户体验
AI 能生成能用的界面，但不一定能做出好的用户体验。交互细节、信息层级、视觉节奏需要人来把控。
我们的 AI 辅助开发工作流
- 需求阶段：人工完成，输出详细功能清单
- 原型阶段：AI 辅助生成，人工审查调整
- 数据库设计：人工完成，这是核心
- 前端开发：AI 生成基础代码，人工调整交互和样式
- 后端开发：AI 辅助生成 CRUD，人工编写业务逻辑
- 测试阶段：AI 辅助生成测试用例，人工执行关键路径测试
- 部署阶段：人工完成
效率提升数据
根据我们的实际项目数据：
- 展示型网站开发周期缩短 50%-60%
- 管理系统开发周期缩短 30%-40%
- 复杂定制系统开发周期缩短 20%-30%
但效率提升不意味着质量下降——相反，AI 处理了重复劳动，让我们能花更多时间在业务理解和体验优化上。
如果你有开发需求，欢迎联系我们。我们用 AI 提效，但每个项目都有人工把关。