干了9年大模型行业，

见过太多人拿着 ChatGPT 当神器，

也见过太多人把它当废铁扔垃圾桶。

很多人问：

ChatGPT 写代码可以用吗？

我的回答很直接：

能用，但别把它当亲儿子养。

上周有个兄弟找我，

说用 AI 写了个爬虫，

结果被目标网站封了 IP，

还连带着把公司测试环境搞崩了。

他急得满头大汗，

问我是不是 AI 有毒。

我说，

是你太天真了。

AI 写的代码，

就像刚毕业的大学生写的初稿。

逻辑通顺，

格式漂亮，

但稍微有点复杂点的业务场景，

它就开始胡扯。

比如那个爬虫，

AI 给的代码里，

少了个关键的异常处理。

看着没问题，

一跑起来，

网络一波动，

直接报错，

连个日志都不留。

这就是现状。

ChatGPT 写代码可以用吗？

对于简单的 CRUD，

也就是增删改查，

它确实快得离谱。

你敲个提示词，

几分钟生成一堆代码，

复制粘贴，

跑通了，

爽不爽？

爽。

但如果是核心业务逻辑，

比如高并发下的数据一致性，

或者复杂的算法优化，

你千万别信它。

我见过最惨的案例，

是一个创业团队，

全指望 AI 写后端。

结果上线第一天，

数据库死锁，

数据全乱套。

修复花了三天，

差点把公司搞黄了。

所以，

别把 AI 当救世主。

它是个实习生，

聪明，

但没经验，

还特别爱自信。

你要是没那个本事，

一眼看出它代码里的坑，

那你最好别用。

不然，

你就是在给自己挖坑。

那到底怎么用才靠谱？

我有三个建议，

全是血泪教训。

第一，

别直接复制粘贴。

每一行代码，

你都得看懂。

看不懂的地方，

让它解释。

如果它解释得含糊其辞，

那这代码大概率有雷。

第二，

单元测试必须自己写。

AI 生成的测试用例，

往往只覆盖正常流程。

异常流程？

它根本想不到。

你得自己补上那些边界条件。

第三，

小步快跑，

频繁验证。

别指望一次性生成整个模块。

拆分成小任务，

一个一个测。

这样出了错，

也容易定位。

还有，

别省那点算力钱。

用最好的模型，

回答质量高不少。

便宜的模型，

有时候连基本的语法都搞错。

最后，

我想说，

技术迭代这么快，

焦虑是正常的。

但别被焦虑裹挟。

AI 是工具，

不是替代品。

你的经验，

你的判断，

你的审美，

才是核心竞争力。

ChatGPT 写代码可以用吗？

当然可以。

但前提是，

你得是个合格的“监工”。

别懒，

别信，

别省。

这才是正道。

共勉。