AI写程式最常犯的3个错，你中了几个？

用AI写程式时，很多人以为把需求丢给AI就能得到可用的代码，结果却常常是一堆看似能跑、实则处处是坑的“能动”程式。根据YouTube频道分享的实战经验，有三个错误最常见，也最容易被忽略。

错误一：一次丢太大的任务

最常见的第一个错误，就是让AI一次做一整个网站。这听起来很高效，但实际结果往往是“一堆看起来能跑，其实到处是洞的程式”。

AI在面对庞大任务时，容易生成表面完整但逻辑松散、边界条件缺失的代码。正确做法是拆开任务：先做登入，再做商品页，再做购物车，一次只做一块。这样不仅AI更容易聚焦，你也能在每一块完成后及时验证，避免错误累积。

拆解任务的核心逻辑是降低单次交互的复杂度。当任务被切分成可独立验证的小块时，AI的输出质量会显著提升，你审查和调试的成本也会大幅降低。

错误二：没看diff就合并

第二个常见错误是：AI说测试通过，你就直接合并，没有仔细看diff。

“测试通过不代表没问题”——AI可能顺手改了你没叫它改的地方。这种意外修改在大型项目中尤其危险，可能引入难以追踪的副作用。合并前务必审查diff，确认每一处改动都在预期之内。这不是对AI的不信任，而是对代码库的基本负责。

看diff的习惯，本质上是在AI辅助开发中保留人工把关的环节。AI可以加速编写，但最终决策权应该留在开发者手中。

diff（差异对比） 是版本控制工具（如 Git）提供的核心功能，用于展示两个版本之间文件的具体变更。在 AI 辅助开发中，diff 通常以逐行形式呈现：以 + 开头的绿色行表示新增内容，以 - 开头的红色行表示删除内容，上下文行则不带标记。审查 diff 时，开发者应关注三类问题：一是无关改动（AI 顺手格式化了未涉及的文件或重构了无关函数），二是隐藏副作用（修改了共享状态、全局配置或依赖版本），三是逻辑偏差（看似实现了需求，但边界条件或错误处理与预期不符）。养成逐块阅读 diff 而非只看测试绿灯的习惯，是 AI 生成代码进入主干前的最后一道人工防线。

错误三：专案没有测试

第三个错误是专案本身没有测试。没有测试，AI只能用猜的——它无法验证自己的修改是否正确，也无法保证不破坏现有功能。

正确的顺序是：先叫AI补测试，再让它改程式。有了测试作为安全网，AI的每次修改都有明确的验证标准，你也能更放心地让它迭代。

测试不仅是给AI用的，也是给你自己用的。在AI辅助开发的工作流中，测试从“可选”变成了“必需”，因为它是约束AI行为、防止回归的关键机制。

回归测试（Regression Testing） 是指每次代码变更后重新运行已有测试套件，以确认新改动没有破坏原有功能的实践。在 AI 辅助开发场景中，回归测试的意义被进一步放大：AI 往往基于局部上下文生成修改，容易忽略跨模块的隐式依赖，导致“修好 A 却弄坏 B”的回归缺陷。一个行之有效的策略是测试先行——在让 AI 修改任何功能之前，先要求它为现有行为补充测试用例并确保全部通过，形成基线；此后每次 AI 提交修改，都跑一遍完整测试套件对比结果。测试覆盖率不必追求 100%，但应覆盖核心业务路径和已知易错边界，这样才能为 AI 的迭代提供可信的安全网。

总结：AI写程式的正确姿势

这三个错误背后有一个共同点：把AI当成了全自动的黑箱。实际上，AI写程式的效果很大程度上取决于你如何设定任务边界、如何审查输出、如何建立验证机制。拆解任务、审查diff、补齐测试，这三步做到位，AI才能真正成为可靠的开发伙伴。

据该频道介绍，完整的AI写程式设定方法已拍成长片放在频道中，感兴趣可以进一步追踪。