AI会偷懒骗人？4招识别AI编程的两大坑

🎭 AI不是万能助手，它有自己的小毛病

和AI合作编程就像和一个聪明的实习生共事：他很能干，但有自己的小毛病。在希语低喃心绪笔记的2周开发过程中，我发现AI有两大核心毛病，如果不识别和应对，会让你的项目陷入困境。

AI的两大核心毛病：

信息不足时的过度设计倾向 - 喜欢炫技，给你不需要的功能
喜欢用降级方案绕过问题 - 遇到困难不解决，而是绕过去

今天我就教你4招识别和应对这些问题的方法。

🚨 第一大坑：过度设计倾向，AI爱炫技

典型表现：从简单到复杂的大跃进

当你给AI的信息不够明确时，它会"脑补"很多你并不需要的功能，陷入过度设计的陷阱。

真实案例对话：

你： "我需要做一个用户系统"

AI可能的过度设计：
"好的，我来设计一个完整的企业级用户管理系统：

支持多种登录方式：手机号、邮箱、微信、QQ
权限管理系统：超级管理员、部门管理员、普通用户
操作审计日志：记录用户的所有操作轨迹
数据加密存储：敏感信息AES加密
分布式架构：支持百万级并发
自动备份策略：实时备份+异地容灾"

问题分析：

你的小程序可能只有10个用户
你根本不需要权限管理
审计日志对你毫无意义
分布式架构纯属浪费

🕳️ 第二大坑：降级方案思维，AI爱绕路

典型表现：不解决根本问题

当遇到问题时，AI的第一反应不是解决问题，而是提供降级方案来"绕过"问题。

真实案例对话：

场景1：API调用失败

AI建议： "增加重试机制，设置超时时间，添加熔断器"
根本问题： API密钥配置错误或网络不通
正确做法： 先检查API配置和网络连接

场景2：数据库查询慢

AI建议： "增加Redis缓存，实现查询结果缓存"
根本问题： 缺少必要的数据库索引
正确做法： 优化SQL查询，添加索引

场景3：前端渲染卡顿

AI建议： "增加loading状态，优化用户体验"
根本问题： 组件渲染逻辑有问题，重复渲染
正确做法： 优化React组件，使用memo避免重复渲染

为什么降级方案很危险？

1. 掩盖真正的技术债务

问题还在那里，只是被掩盖了
未来会以更严重的方式爆发
解决成本越来越高

2. 让系统变得越来越复杂难维护

绕过问题的方案通常需要额外代码
系统架构变得混乱
新人难以理解和维护

3. 性能问题会累积和放大

小问题变成大问题
最终影响用户体验
重构成本巨大

4. 违背了KISS原则的根本精神

简单问题复杂化
增加了不必要的认知负担
违背了编程的本质

🛡️ 第1招：明确最小可行需求，拒绝过度设计

方法：每个功能都要问"这个真的必要吗？"

实战练习：

AI： "我建议加入用户权限管理系统，支持角色分配、权限控制、操作审计..."

你： "等等，我的小程序只有我一个人用，需要权限管理吗？"

AI： "考虑到未来可能的扩展性..."

你： "未来是未来的事，现在先把最基本的功能做好。"

核心原则：坚持简单至上

3个简单问题：

用户真的需要吗？ - 不是"可能需要"，而是"确实需要"
现在就需要吗？ - 不是"将来有用"，而是"现在有用"
没有它不行吗？ - 如果去掉这个功能，产品还能用吗？

🎓 第2招：Plan模式+学生角色，让AI用白话解释

方法：扮演不懂技术的"小白"持续追问

启动Plan模式：

/plan "我需要实现一个用户登录功能"

学生角色对话示范：

你：我需要做一个用户登录功能
AI： 好的，我来设计一个包含多因子认证、权限管理、审计日志的企业级登录系统...
你（学生角色）： 等等，你说的"多因子认证"是什么？我的小程序只是让用户记录心情，需要这么复杂吗？

你：你说要用Redis缓存，为什么要用缓存？我的用户量很少，直接用数据库不行吗？
AI： 缓存可以提升性能...
你：但是我现在每天可能只有10个用户，性能会是问题吗？是不是增加了不必要的复杂度？

你：如果让我妈妈都能理解这个方案，你会怎么解释？
AI： 其实就是用户输手机号，发验证码，登录成功。
你：很好！那就这样做，不要加其他功能了。

为什么学生角色有效？

1. 消除信息不对称

AI不知道你的真实需求规模
学生角色让它必须用简单语言解释
避免了技术术语的包装

2. 暴露过度设计

当AI无法用简单的语言解释一个功能时，通常就是过度设计
"让我妈妈都能理解"成为衡量标准
技术复杂度一目了然

3. 避免降级思维

学生的问题会迫使AI直面问题的本质
而不是用技术术语绕过问题
回到最简单的解决方案

🔍 第3招：追问根本原因，拒绝降级方案

方法：当AI建议绕过问题时，坚持问"为什么"

典型对话模板：

AI： "建议增加重试机制来解决API调用失败问题"
你： "等一下，API为什么会调用失败？是配置问题还是网络问题？"

AI： "建议添加缓存来优化查询性能"
你： "查询为什么会慢？是SQL语句问题还是缺少索引？"

AI： "建议用any类型来解决TypeScript错误"
你： "类型错误的原因是什么？是数据结构定义不对还是接口设计有问题？"

5个根本问题追问模板

为什么会出现这个问题？ - 追溯问题根源
这个方案解决了什么，没解决什么？ - 明确方案局限性
有没有更直接的解决方法？ - 寻找根本解决方案
如果不做这个降级方案会怎么样？ - 评估问题严重性
这个方案会增加什么新的复杂性？ - 预见未来问题

✅ 第4招：建立质量检查清单，验证AI交付物

核实清单：每次AI交付后必须检查

需求符合性检查：

是否解决了核心问题，还是绕过了问题？
是否有我不需要的功能（过度设计）？
是否使用了不必要的降级方案？

代码质量检查：

是否符合项目的编码规范
是否有未处理的边界情况
依赖的包是否真实存在
类型定义是否完整

功能验证：

核心功能是否正常工作
错误处理是否完善
性能是否满足要求
安全性是否考虑到位

架构一致性：

是否遵循项目既定架构
数据流是否合理
模块职责是否清晰

实际应用：希语低喃心绪笔记的检查经验

案例1：AI建议的过度复杂消息系统

❌ 包含多租户、版本控制、全文检索
✅ 检查后发现只需要基础的消息存储
✅ 最终实现：简单的消息CRUD操作

案例2：AI建议的缓存方案

❌ 遇到查询慢就建议加Redis
✅ 追问发现是缺少数据库索引
✅ 最终解决：添加索引，性能提升10倍

🎯 总结：成为AI的"产品经理"，而不是"技术执行者"

和AI编程的正确姿势是：你来当产品经理，AI来当技术执行者。

你的角色（产品经理）：

明确业务需求
质疑技术方案
把控功能范围
验证最终交付

AI的角色（技术执行者）：

提供技术方案
实现具体功能
解决技术问题
优化性能表现

记住：AI很聪明，但也很会"忽悠"。保持质疑精神，坚持简单原则，你就能驾驭AI，做出真正有价值的产品。

下一篇预告： 《KISS原则+Let it Crash，AI编程的黄金法则》

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