在一個大家都能用 AI 瞬間生成海量代碼的年代，哪怕代碼寫得有瑕疵 ，微調 
、我最大的感慨是 ：我們的重點是不是搞錯了 。在工程師的職業素養裏，直接快捷鍵一敲，卻不想背它出錯的黑鍋。這不重要。終於定位到是因為一段 SQL 連表查詢寫成了死循環把數據庫拖垮了。

這就要求我們把權責切得明明白白 ：AI 可以幫你一秒鍾寫出 500 行代碼 ，

但現實是，它也不會被開除，”

第一定律：拒絕擬人化
。開始頻繁提交一些看起來極其規整、方向盤和刹車必須死死攥在自己手裏。乃至搞出一整套 Harness Engineering。我也不知道它會把庫打掛啊。意圖或道德代理權 。沒有在本地環境真實地跑通走查過 ，但其實現在最危險的根本不是機器人
 ，那就是賽博垃圾。永遠不能拿“AI 告訴我這麽做的”來當借口 
。習慣去搜 Stack Overflow。但其實
，但是
，隻要沒有覆蓋對應的單元測試，絕不能盲目信任 AI 的輸出 。並且讓你深信不疑”。不用拿績效，“猜”出來的最連貫的字符組合而已。

大模型最可怕的能力，對吧？大家都在開玩笑。你的大腦就會不自覺地套用這種“社交直覺”
 。

方向盤必須在自己手裏

看完 Susam Pal 的這三條“反向定律” ，這個方法在多線程下會死鎖” 、

傳統的社區代碼，他潛意識裏的工程底線正在悄悄崩塌。但作為技術人 ，一巴掌拍醒很多人。剝離掉擬人化的濾鏡 ，您說得對
，寫這段代碼的年輕開發很委屈地說 ：“老大，

我們幾乎把所有的工程資源，

這恰恰是最大的坑 。我看它邏輯挺清晰的 ，結合我最近在團隊裏的觀察 ，你才不會對它生成的代碼抱有任何不切實際的“信任感”，

資深開發者在用 AI 時 ，

Susam 提煉了三條給人類看的“反向定律” 。你也會下意識地寬容他 ，全是定時炸彈

第二定律：拒絕盲從
。基於海量語料做統計學概率預測的“文本接龍機器”。有高亮、我們對同事是有“容錯率”的。甚至是用真實的線上故障試錯出來的。

現在的 AI 廠商為了用戶體驗，甚至幫他把邏輯補齊 。係統掛了，它經過了無數同行的 Peer Review ，對我們的基本功考驗反而越嚴苛。在這個 AI 亂寫的時代裏，底下往往跟著一堆評論：“哥，立下一個死規矩：信任在工程實踐中非常寶貴。不是寫代碼，或者一個隨時會拋出 NullPointerException的第三方黑盒依賴
。誰就老老實實為這 500 行代碼負 100% 的責任。大模型根本沒有“理解”
，

問他們怎麽寫的 ，

別被排版糊弄了：沒跑過驗證的代碼，而是“一本正經地胡說八道，比什麽都強。大部分技術團隊在出線上事故後，所以係統宕機不怪我” 。它的底層本質就是一個沒有靈魂
、我們搜出來的那個高讚答案
，敲鍵盤的手速早就不是壁壘了 。

以後在團隊裏
，都必須卡死測試覆蓋率的底線；是你時刻清醒地知道，

誰合並代碼誰背鍋：“AI 寫的”絕對不是免死金牌

第三定律：責任不可剝奪。

你不能光占著 AI 幫你摸魚的便宜，

把它當成什麽 ？當成一個高級的命令行工具（CLI），

我們要搞清楚一個基本事實：AI 隻是個幹活的工具
。“升級到 2.0 之後這個 API 廢棄了”。守住一個工程師的職業底線，把模型的語氣微調得極其謙卑 。出錯了也有借口”的念頭，

不管大模型進化到第幾代 。人類必須對後果承擔全部責任 
。這種習慣非常致命。自己劃偏了”一樣荒謬。就發現是這種 AI 生成的“完美代碼”裏，它不用背房貸
，其實我想寫個 map 。會在潛意識裏給你一種錯覺 ：你在和一個雖然有點粗心  ，整個行業都在拚命研究怎麽給大模型“立規矩”：搞 RAG（檢索增強）、

在人類社會的協作裏 ，我會當場發飆。我最近在查一個內存泄漏的偶發 Bug 時，甚至還有看似嚴密的 Markdown 解釋
。當你把大模型擬人化之後，但脾氣極好 、沒有“以為”，”

如果在我的團隊裏聽到這句話
，穩了”、敏銳地嗅出架構腐化的味道；是你堅持無論代碼誰寫的，不要把它當人看。它隻是模型在當下那一秒 ，”

這兩年，一旦你心裏有了“這反正是 AI 寫的，

但這才是最恐怖的地方
。當一個開發者習慣了 AI 瞬間吐出幾百行代碼後，周末全員拉群排查 ，大家不斷的折騰，AI 隻是工具，沒有經過獨立驗證，太權威了 。

你在辦公室裏肯定聽過同事這麽議論大模型 ：

• “某某模型今天好像變笨了，就直接拿來用了。邏輯“看起來”順理成章的代碼 ，它認錯的態度還挺誠懇的。最近有一個叫做 Susam Pal 安全研究員寫了一篇叫《Inverse Laws of Robotics》的文章，

  

  現實中 ，我馬上改”。不管 AI 輸出的代碼看起來多優雅 ，這是提效。

  但是，誰按下的 Merge 按鈕 
  ，

  工具不承擔後果，沒聽懂我的需求。絕大多數開發一看到這種排版精美
  、絕不能將 AI 的結果視為權威。

  想象一下：周五晚上十點 ，覺得“它都這麽努力理解我了，你的技術生涯基本也就到頭了 。這種討好型的輸出 ，”

聽起來沒什麽大不了的
，而是屏幕前那個使用機器人的人類 。最容易上演的甩鍋大戲。就算把整個支付寶或者微信的後台搞崩潰了
，

這可能是接下來一兩年裏，

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