用 AI 开发而不牺牲质量：我的工作流

一种合理的担忧，一个错误的结论

「你用 AI，所以你的工作不值那么多钱。」这句话我听得越来越多。它源自一种可以理解的直觉——既然机器能写代码，为什么还要付钱给开发者？——但它混淆了两件截然不同的事：生产代码与交付一个经得起时间的产品。

模型生成的是一行行代码。它不决定架构，不在两个技术取舍之间权衡，不考虑无障碍，不做压力测试，也不问这个项目两年后会如何老去。那才是手艺。而那正是客户所付费的东西。

AI 是加速器，而非根基

我的原则很简单：AI 是我的工具之一，而非我的根基。具体来说，我在它擅长之处使用它，而在任何需要判断的地方牢牢掌握主动权。

• 研究与探索 — 快速摸清一份文档，比较两种方案，更快理解一个晦涩的报错。
• 原型设计 — 从一个想法到第一个可点击版本，用几个小时而非几天。
• 文档与测试 — 撰写注释，生成测试用例，把某个决策讲清楚。
• 重构 — 提出改写方案，由我重读、修正并确认。

我从不外包的：架构、数据模型、安全决策、无障碍策略，以及最终审阅。交付物与真正产品之间的差别，正是在这里决定的。

一个生成的网站和一个能在生产环境中站稳脚跟的网站，交付当天可能看起来很像。六个月后，它们已毫无共同之处。

真正的风险：你看不懂的代码

AI 的危险不在于它写出糟糕的代码——它常常写出正确的代码。危险在于集成你看不懂的代码。一段未经重读就复制来的逻辑，会变成看不见的债务：无法调试、无法演进、无法加固。

我的纪律可以浓缩成一句话：凡是我自己无法重写的，我绝不交付。AI 提议，我决定。每一行进入生产的代码，都经过了我的理解，而不仅仅是我的批准。

多种工具，一位指挥

我不局限于单一助手，因为它们各有所长：

• Claude 用于长链推理、阅读密集代码，以及严谨。
• GPT 用于快速构思和某些针对性任务。
• 生成式工具（图像、视频）用于视觉素材和界面原型。

懂得为哪项任务选哪件工具本身就是一种能力——就像一位工匠从工具箱里挑出合适的工具，而不是拿把锤子应付一切。

这对客户意味着什么

使用 AI 不应压低一个项目的价格。它应当在同样的价格下提升交付的价值：

• 机械性工作的周期更短，于是有更多时间投入真正重要的事：打磨、测试、无障碍、性能。
• 更完整的文档，因为它的制作成本更低。
• 一个更经过深思的产品，因为省下的时间被再投资于思考，而不是从账单里扣掉。

AI 并没有让开发贬值。它把价值转移了：从量产代码转向判断、架构与质量。同时掌握两者——工具与手艺——的人，并不更便宜。他们更出色。