今天我突然意识到，AI 已经悄悄把我的思考偷走了

一次普通的需求开发，一段跟同事的微信对话，让我后背发凉。

一个普通的下午

今天我接到一个产品需求：支付宝小程序支付完成后，要接入一个半屏小程序广告。

看完需求文档，我的第一反应不是「我该怎么实现」，而是熟练地打开了 AI 对话窗。

把需求一贴，AI 几分钟就给我整理出了实施方案、找到了项目里的接入点、写好了三个文件的代码、考虑了基础库判断、横屏判断、同订单去重、埋点上报……

我跑通了。

跑通的那一刻应该是开心的，但我盯着屏幕看了很久——

我看不懂我自己刚提交的代码。

不是字面意义的「看不懂」，每一行在做什么我都能读出来。但如果你现在抽走 AI，让我从零再写一遍，我做不到。

跟同事的一段对话

我打开微信，发给同事：

我：很吓人

我：我刚刚意识到了

同事：怎么了？发生什么事了

我：AI 会做不等于我会做

我：之前公司 AI 欠费了，然后我改 bug

我：发现好多地方无从下手

我：现在只能原始办法了

我：很吓人

同事：搞点 GPT 或者国模给你用

我：兄弟，不是模型不模型，是自己的能力问题

我：不会的东西永远只能通过 AI 实现功能

我：而不是自己去获取知识

我：这才是最可怕的

打完最后那一句，我盯着这段对话看了很久。

「不会的东西永远只能通过 AI 实现功能，而不是自己去获取知识」——这句话是我自己打出来的，但打完我才真的看见它。

AI 给我的成就感，不属于我

过去一年我用 AI 写了很多代码。每一次跑通都有一种「我做到了」的成就感。

但今天我意识到：

这个成就感是 AI 的，不是我的。

我只是个搬运工。AI 给我答案，我贴进项目，跑通了我开心。但如果你问我：

• 「为什么要这么写？」
• 「如果需求换成 XXX，你打算怎么改？」
• 「这段代码哪里可以更好？」

我答不上来。

我以为自己在「用 AI 提效」，实际上我是在「被 AI 喂养」。两者的区别是：

• 用 AI 提效：我知道做什么，AI 帮我加速
• 被 AI 喂养：AI 替我决定做什么，我变成执行工具

我已经悄悄滑到第二种了，自己却没察觉。

我换了一种用 AI 的方式

意识到这件事之后，我重新打开 AI，但这次我跟它说：

「别给我代码，反问我。」

接下来发生了一件让我惊讶的事。

同一个问题——「如果只有特定设备类型才弹广告，代码加在哪里」——AI 没有直接给答案，而是反问我：

「你打算加在哪？」

我答：在工具函数 openEmbeddedMini 里加 if (slotKey === ...)。

AI 没有说「错」。它问我：

「openEmbeddedMini 这个函数的职责是什么？现在你让它做的事，是它的职责吗？」

我愣了一下。

工具函数的职责是「调用 SDK 拉起半屏」。我让它判断「哪个广告位该弹」——这是业务决策，不是工具函数的事。

AI 让我重新答。

第二轮：在组件 adVideoForPaySec 里加 if (设备类型 === 1)。

AI 又反问：

「这个组件被 7 个页面在用。其中有些页面根本没有『设备类型』这个概念。你这个 if 写下去，会污染所有页面。」

第三轮，我终于答对了：

「页面层判断 → setData → 通过 props 传给组件 → 组件做最后一道判断。」

这个答案不是我背出来的，是我自己推出来的。

那一刻的感觉，跟「AI 帮我写完代码跑通了」完全不一样。

跑通代码的成就感会随时间消失，但「我自己想通了一个问题」的感觉，会变成我的一部分。

我从这次对话里拿到的几个工具

整个推导过程里，我意识到一些一直被我忽略的原则。我用自己的话讲一下：

1. 单一职责

一个函数只为「一件事」改。如果一个函数因为多种不同的原因被改，它就是被污染的。

2. 决策上移

业务规则的判断（VIP、设备类型、订单数）不要写在通用工具里，要写在业务层。每往上抬一层，影响范围就小一格。

3. 谁的规则谁负责

业务规则 → 业务层；全局规则（灰度暂停所有功能）→ 底层。

单一职责不是教条「永远不要在底层加 if」，而是「按职责归属决定 if 加在哪」。

4. 安全默认值

当数据还没拿到时，默认值该选什么？

标准不是「哪个更方便」，是 「哪个错了代价小」。

• 默认弹广告 → 错了：给不该弹的用户弹了（违规、投诉）
• 默认不弹 → 错了：错过一次曝光（用户无感）

选后者。

这是计算机科学里一个有名字的原则，叫 Fail-Safe Default——「凡是做了就改不回去的操作，默认值一律选『不做』」。

这四条，AI 在我每次答错的瞬间一句句逼出来。每一条都是我自己推到的，AI 只是不让我跳过推导的过程。

我打算怎么做

我不会停止用 AI——AI 是个好工具。

但我给自己定了几条规矩：

1. AI 写完的每一段代码，强迫自己用大白话讲一遍：讲不清，就当没写过，重新看。
2. 接到需求的第一反应，不是 @AI，是问自己：「这个需求的本质是什么？时机 / 动作 / 数据，三个问题先答完。」
3. 遇到不懂的概念，先去看文档：实在看不懂再问 AI。AI 当老师，不当代笔。
4. 每周做一次「无 AI 编程」练习：选一个小需求，关掉 AI，硬写一次。看自己能走多远。

最后

很多人说 AI 是「工程师的副驾驶」。但我今天突然明白，副驾驶用得不对，就会变成主驾驶。

而当 AI 成了主驾驶，你就只是个乘客了。

乘客是不会开车的。

跟同事聊完，他说了一句话，我想用它结尾：

「不要太焦虑。失去思考才是最可怕的事情。」

焦虑没用，但意识到了，就还有救。

希望这篇文章能让你也停下来想一想：

你最近一次「自己想通一个问题」的感觉，是什么时候？

这篇文章在 AI 协助下整理完成。每一段都基于我自己说过的话、答过的题、做过的反思。但写完之后，我逐段读了一遍——确保每一句都是「我想说的」，不是「AI 替我说的」。

这就是这篇文章想讨论的东西。