昨天深扒了一个顶级AI玩家的真实项目。
大佬下血本，烧了大量token，历时四十一天，靠AI编程把一套业务应用系统搭出了雏形。这不是demo，听说已经是目前公开层面能做到的最好水平之一，所以我特意去试了试。
整体已经不错，可我上手一试点，问题就出来了。
我说：给这个页面加个功能按钮。
试了几轮，没做出来。表格线错位这种UI细节，调了很多次还是歪的。再往上，交叉报表、权限控制、业务流程，还不好说。

我最担心三件事：
一是BUG。会不会埋着看不见的错？修一个BUG，会不会又炸出新的？
二是瓶颈。新需求撞墙了怎么办？动一处代码，风险控得住吗？
三是成本。需求一变就得重写一轮，钱会不会滚雪球？

我问大佬：往后需求再变怎么办？
他说：只能接着让AI改，改完我再人工过一遍。

我说：那你等于给自己养了个天天要喂代码的系统。
功能还没测试。一个系统从能跑到好用，中间隔着一堆琐碎的小活：字段对齐、异常提示、边界数据——这些恰恰是AI最不擅长的。软件开发最耗时的往往不是大模块，是小细节，这话又要应验了。

这行现在摆着三个方向：AI开发、低代码开发、传统编程。单拎哪个都不是最优解。AI擅长从零生成，可业务规则天天在变，用代码去接，改一次伤一次。稳一点的办法，是把常变的规则交给低代码平台（比如云表）去配，业务自己拖拽就能改，源码不动；AI只管写开头那部分。
AI之后，值钱的不是"AI能写多少代码"，是"哪些代码根本不用写"。
AI编程 低代码