现在主流的 ai coding 工作流基本上都是靠 prompt 和 skills ，只对项目边界进行软性约束。局部代码可以写的很漂亮，但是工程整体质量往往很大程度上依赖底层模型的能力，一旦上下文变长，或者底模出现幻觉，就很容易不看 prompt，不守规矩。 
项目一大，ai 修 bug 时容易自作主张写出一些狗皮膏药式的补丁型代码，架构分层一团乱麻，代码越写越臃肿。这样写出来的代码反而让我更心累，有时候按下葫芦起了瓢，修了这个 bug 又引入另外一个，常常要 git 回滚，反复抽卡。而且因为我不知道 ai 到底写了什么，某个模块的技术选型是怎么样的，具体如何实现，所以后续的拓展和维护心智负担也很大。 
这样写的代码像是让智驾帮我接送孩子一样，让我很没有安全感。我还是更喜欢自己查文档的那段日子，可惜已经回不去了。