我们项目代码里混进了实习生写的“易语言代码。。。。”

大家好感谢关注呀接着上一期聊到了AI写代码后没人能看懂的情况今天再聊点很多人不愿承认的实话。相信很多公司都陆续出现过这种情况了吧招的实习生项目里出现了古法易语言果然不出所料。。。上周我们排查线上一个接口性能问题翻到核心逻辑那段代码时整个组都沉默了。语法是正经Java格式也整整齐齐但写法别扭到离谱——循环套着判断变量名全是拼音缩写连自带的工具类都不用硬生生用最基础的语法手搓了一遍功能说难听点像把别的语言机翻过来凑数的。我们对着代码研究了半小时组长突然冒出来一句“这写得怎么一股子易语言味”大家本来还当笑话听翻完提交记录当场笑不出来提交人是刚来两周的实习生备注写的“AI生成已自测通过”。追问下去才知道哥们上学学的Java拉胯的一批实操经验少刚入门怕完不成任务就把产品需求大白话组装成‘易语言代码’粘给了AI让AI直接转成Java跑通了就直接提交了。。。。他说他把产品需求写成“易语言格式”方便加强业务理解和代码排查排查出错先看“易语言”再定位代码加强熟悉感。。。。后来我们找他要来了当初喂给AI的原版源码短短几十行堆了五六个条件判断全是按索引位置走分支的硬逻辑味儿太冲了而AI翻译出来的Java代码长这样一眼看过去不光循环嵌套的结构原封不动连「索引等于几就执行对应操作」「超过多少索引才开校验」这种非常个人化的硬编码逻辑都一字不差搬了过来。变量名是拼音直译数组扩容全靠手动复制Java自带的HashSet、ArrayList工具类一个都没用——AI完美完成了语法翻译也完美保留了易语言的全部灵魂。额。。。这段代码居然一路过了测试、过了代码评审安安稳稳跑了几周。毕竟谁也不会想到一个Java项目的主干里能混进一段从易语言翻译过来的逻辑。AI成了万能代码翻译机什么来路的逻辑都能混进项目这事听起来像扯淡事儿实则是现在很多团队的常态。你要知道AI写代码普及之后最先被打破的不是效率天花板是技术栈的门槛。以前你要写Java得先学语法、懂集合、熟悉常用类库半吊子根本写不出能上线的代码现在不用了不管你原来写的是‘易语言’、jsPython、c还是按键精灵脚本只要粘给AI它都能给你翻译成项目要求的语言语法不出错功能能跑通看起来像模像样。可翻译过来的代码终究是“机翻味”。它不会用对应语言的最佳实践不会考虑性能和扩展性甚至连异常处理都生搬硬套。就像把中文论文逐字翻译成英文单词都对读起来却处处别扭本地人一看就知道不对。但在快节奏的交付压力下没人会深究“这段代码为什么这么写”只要功能正常、测试通过就直接合入。也别谈什么规范评审和规则了内卷效率能跑为王的情况做这些评审等等就是增加成本。于是项目代码库慢慢就成了大杂烩有人拿C[#的思路让AI写前端](javascript:全是面向对象那套写法JS原生特性一个不用现在好多公司把前端干掉让后端写前端很多依然是这种情况前端代码中一骨子java味儿有人把Python脚本扔给AI转Go goroutine不用channel不会硬生生写出了同步脚本的味儿更有甚者直接把网上找的老旧VBjquery等代码扔给AI一转混进了新项目里。表面看全是统一的技术栈扒开底层什么来路的逻辑都有千奇百怪防不胜防。新人不用再打基础反正AI能帮着“转代码”如果说机翻代码埋的是技术债那对新人的影响才是最隐蔽的坑。五六年前带实习生第一步先补语言基础对着项目规范一条条抠写个工具函数都要改三四遍慢是慢但每一行代码为什么这么写、有什么更优写法他心里是清楚的。踩过的坑、改过的写法都是实打实的基本功。现在完全反过来了。实习生入职第一天先教怎么用AI写代码、怎么写prompt。遇到需求不用先想逻辑先找有没有现成的类似代码不管是什么语言的扔给AI一转就能交差。交付速度看着特别快一周就能上手做需求比以前的新人效率高好几倍。可深究下去就会发现他根本不懂这门语言的特性不知道为什么要这么写甚至连基础API都记不住。他只会“喂需求给AI改改报错”只会在AI生成的代码上修修补补离了AI连一个完整的功能都写不出来还有甚者说“艾呀咱们AI token用没了没法干活啦”纯粹就是把效果当成代码效果有那就说明代码正常。。。。就像这个写“易语言”的实习生你不能说他不努力他也在想办法完成任务。但长期这么干他永远学不会正经的Java开发永远停留在“用AI转代码”的层面。看似站在了工具的肩膀上实则连地基都没打牢哪天工具不好使了立刻就会摔下来。而团队招进来的也不再是能成长的开发者而是AI的“输入输出操作员”。但是话说回来我想说一句话石器时代的结束难道是古人找不到石头了么也不能怪他。代码评审名存实亡我们拦不住奇奇怪怪的代码有人会问代码评审是摆设吗这么离谱的代码都看不出来现实是真的很难。以前人工写代码一天产出几十上百行评审的时候能逐行抠逻辑、看规范、挑问题现在AI一开一天几千上万行代码往仓库里提评审的人连通读一遍的时间都没有大多只能扫一眼大体逻辑、跑一遍单元测试没问题就过了。更何况AI生成的代码太有迷惑性了。它格式工整、命名规范甚至还会自动加注释看起来特别像“正经人写的优质代码”。你很难第一眼就发现它的底层逻辑是从易语言翻译过来的是用最笨的方式堆出来的。只有真的出了性能问题、边界bug往深了扒才能发现里面藏着的离谱内核。我们总说“人把控质量AI做执行”可当AI的产出速度远远超过人的审核速度时所谓的把控质量最后就只剩下“能跑就行”。今天混进来一段易语言翻译的代码明天混进来一段逻辑错误的生成代码日积月累整个项目的代码库就变成了看不见底的黑盒。你知道它能跑但你永远不知道下一个爆出来的坑藏在哪段AI翻译的奇葩逻辑里。其实AI本身没有错它本来就是用来降低重复劳动、提升效率的。但可怕的是很多人把AI当成了“不用学习的借口”和“蒙混过关的遮羞布”。不会的语言不用学了不懂的逻辑不用想了反正AI能转、能写、能兜底。但是现状很多公司是前端开发把需求文档扔给AIfigma 设计图扔给cursor再按目录整理下提示词和rules几乎就不看代码不是不看是慢慢被同化变懒了没时间页面有能操作就行。后端开发把需求文档拆成模块让写只要架构模块说的过去就行都懒得手动建sql了直接让AI上codex打开一顿操作。。。可代码骗得了人骗不了运行时。机翻的逻辑、凑数的代码、悬空的基础早晚都会在线上爆出来。到最后收拾烂摊子的还是人自己。所以该怎么破局呢学会把产品需求“翻译”成AI能理解的结构化Prompt。一个清晰的Prompt胜过无数次“改改改”当AI接管了大部分编码工作开发者的核心价值在哪里评论区聊聊你们项目的AI开发操作往期精彩回顾AI写代码半年后我们公司的代码已经没人能看懂了!这几个灵魂拷问你能抗住几个?有人说有了AI程序员是不是一天只要干一小时的活我。。。