我是一个独立开发者，用AI写代码已经半年了。效率提高了不少，但也踩了让我后怕的坑。

坑1：AI写了一段代码，把我数据库清空了

那次我要写一个「删除过期用户」的功能。我用Cursor生成了代码，大致扫了一眼觉得没问题，就在测试环境跑了一下。

结果：整个用户表被清空了。

排查后发现，AI在SQL语句里写的是：

DELETE FROM users WHERE last_login < '2025-01-01'

但问题在于，它没有加LIMIT，没有检查COUNT，也没有让我先确认要删除多少条。而且它写的SQL在测试环境跑的时候，不知道为什么把WHERE条件给忽略掉了。

教训： 涉及数据删除/修改的操作，AI生成的代码必须逐字审查DELETE/UPDATE语句。先跑COUNT确认影响行数，再加LIMIT限制。

坑2：AI生成的代码看起来完美，但有安全漏洞

AI帮我写了一个用户登录功能。看着很完美——有密码加密、有token验证、有错误处理。

但我用安全扫描工具扫了一下——发现一个SQL注入漏洞。

AI生成代码很流畅，但它不会主动考虑安全问题。它能写出功能正确的代码，但不一定能写出安全的代码。

教训： AI写的代码必须做安全审查，特别是涉及用户输入、数据库操作、权限验证的部分。不要相信AI写的安全代码。

坑3：AI会编造不存在的库和函数

有一次我问AI怎么实现一个功能，它告诉我用"super-utils"这个库。

我去npm搜了一下——根本没有这个库。

AI编造了一个不存在的库，还给我写了完整的"代码示例"——如果我直接复制粘贴运行，代码当然会报错。

教训： AI推荐的第三方库一定要去官方源（npm/pypi/maven）确认存在。特别是那些"听起来很合理但其实不存在"的库名。

坑4：AI生成代码越多，项目越难维护

刚开始用AI写代码的时候特别爽，一天能写一千行。

一个月后项目变得难以维护。因为AI生成的代码风格不统一——有的函数用Promise，有的用async/await，有的用callback——同一个项目里三种风格混在一起。

教训： 用AI写代码前，先设定好代码规范。告诉AI用某种特定的风格，或者在项目里放一个ESLint配置。不然AI会按照它"觉得"对的方式写，而不是按照你的规范写。

坑5：AI不懂业务逻辑，只管写代码

我让AI写一个"根据用户等级显示不同折扣"的功能。

AI写出来了，功能完全正确：VIP1打9折，VIP2打8折，VIP3打7折……

但问题在于：我们的业务规则是VIP3打85折，不是7折。 AI按照它"觉得合理"的规则写了，没有按照实际的业务规则写。

教训： AI不懂你的业务。你以为你在"写代码"，其实AI在"猜代码"——它猜对了90%，猜错了10%也足够搞砸一切。

总结：现在我用AI写代码的原则

用了半年AI写代码，我的原则是：

  1. AI写框架，我写逻辑 — AI负责脚手架的代码，核心业务逻辑我自己写
  2. 绝不对AI生成的代码直接上线 — 必须Code Review
  3. 删库/删表操作禁止AI参与 — 涉及数据安全的，一律手写
  4. AI写的测试都要亲自过一遍 — AI会写出"为了通过而通过"的测试

AI编程最大的谎言是"让AI帮你写代码"。真实情况是"让AI帮你写初稿，然后你花更多的时间检查它写的对不对。"