現(xiàn)在做AI編程有幾個問題，就是其實(shí)很多產(chǎn)品經(jīng)理把AI過于神話了。

最近帶著團(tuán)隊(duì)即將上線我們用AI開發(fā)的一款產(chǎn)品，而在這款產(chǎn)品上線前，有幾個親身經(jīng)歷，認(rèn)為是現(xiàn)在可以分享給那些還沒有嘗試AI編程的產(chǎn)品經(jīng)理們。

1.任何產(chǎn)品需要迭代，而AI編程不能快速長期迭代

現(xiàn)在AI編程生成的代碼雖然看起來很酷炫，如下是一些用Gemini3Pro生成的，但是認(rèn)真一看，其實(shí)會發(fā)現(xiàn)真的實(shí)際投入生產(chǎn)上有非常大的問題，更多的是停留在前端靜態(tài)頁面與交互開發(fā)，同時這些代碼是沒有備注的，并且難以改動。

所以在二次開發(fā)的時候就需要再花時間去查看代碼與相關(guān)的注釋，而這些現(xiàn)在涉及到越來越復(fù)雜的系統(tǒng)就工作量翻倍甚至是幾倍。

簡單的應(yīng)用可以用AI編程，頁面數(shù)量不超過30個以上，一旦超過這個數(shù)量，就會導(dǎo)致產(chǎn)品的維護(hù)成本幾乎還不如重新做。

所以適合做1.0的產(chǎn)品甚至是產(chǎn)品演示demo

2.數(shù)據(jù)庫與后端的開發(fā)，無法完成

除了前面的問題外，還有一個問題外AI編程涉及到的數(shù)據(jù)庫與后端問題，尤其是面對國內(nèi)一些政府、事業(yè)單位對數(shù)據(jù)庫是有要求的，這個時候現(xiàn)在目前一些低代碼數(shù)據(jù)庫是不能完成支持的。

同時云服務(wù)部署也難以支持，后端的接口撰寫即使是cursor也是完成一些簡單的接口邏輯，復(fù)雜的邏輯比如具體要和自己公司的業(yè)務(wù)流程一模一樣，幾乎很難。

除非自己的業(yè)務(wù)是標(biāo)準(zhǔn)的，比如OA系統(tǒng)、CRM系統(tǒng)，這些業(yè)務(wù)流程都會有企業(yè)的業(yè)務(wù)相關(guān)，屬于個性化需求。

而AI就不能完成這些個性化需求了，因?yàn)樘崾驹~不能夠個性化的生成界面與功能邏輯。

3.涉及到復(fù)雜架構(gòu)

現(xiàn)在的 AI 編程，本質(zhì)上依然只能快速產(chǎn)出單體應(yīng)用（Monolithic App）。一旦涉及到微服務(wù)架構(gòu)、分布式、高并發(fā)、容災(zāi)、可觀測性這些真正的工程能力，AI 就明顯力不從心。這個階段必須靠架構(gòu)師來兜底，所以未來真正吃香的不是會寫代碼的人，而是有 10 年以上經(jīng)驗(yàn)、懂產(chǎn)品 + 懂架構(gòu)的產(chǎn)品經(jīng)理——因?yàn)樗麄兡苷驹谙到y(tǒng)級視角做規(guī)劃，而不是只盯著一個小功能。

我們最近上線的一個“AI 編程驅(qū)動項(xiàng)目”就是典型案例。雖然我這次不僅做了需求調(diào)研、原型設(shè)計，甚至下場參與了前端開發(fā)，AI 在整個過程中也相當(dāng)于一個技術(shù)顧問 + 產(chǎn)品助理，但問題依然不少。

1. AI 編程高度依賴產(chǎn)品經(jīng)理的“框架約束”

比如團(tuán)隊(duì)只會 Vue 而不會 React，那如果你不提前告訴 AI，AI 默認(rèn)生成 React 項(xiàng)目，后面要么重寫、要么二次開發(fā)，成本直線上升。換句話說，AI 需要“被引導(dǎo)”，否則會把團(tuán)隊(duì)帶溝里。

2. 適合做 Demo，不適合做長期可維護(hù)系統(tǒng)

以現(xiàn)在 AI 的能力，做 1.0 Demo 或 Beta 產(chǎn)品完全沒問題。但只要進(jìn)入二次開發(fā)、個性化改造、商業(yè)化迭代這些場景，有幾個致命點(diǎn)會暴露：

舊代碼很難復(fù)用，新功能往往只能“往上貼補(bǔ)丁”，UI/交互體系很難統(tǒng)一，代碼風(fēng)格不一致，模塊之間越來越割裂

3. 大模型版本升級會進(jìn)一步“破壞一致性”

你就算把早期的 prompt、代碼規(guī)范全部存下來，只要底層大模型換代了（通常 3～6 個月就會換一次），AI 的代碼風(fēng)格、UI 習(xí)慣、邏輯偏好都會變，然后你會發(fā)現(xiàn)——新版本 AI 寫出來的 UI 風(fēng)格、組件結(jié)構(gòu)、命名規(guī)范，完全接不上舊項(xiàng)目。最后只能推倒重來，或者強(qiáng)行在一套割裂的代碼上繼續(xù)堆功能。

這就是當(dāng)前 AI 編程的最大現(xiàn)實(shí)：

它非常適合做“第一次開發(fā)”，非常不適合做“長期維護(hù)”。

下面是 Gemini 3 Pro 的一個典型編程輸出示例（你提到的案例）。

鋼鐵俠賈維斯的操作界面

今天的分享就到這里。

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