深度解析，AI 写代码，为什么“聊天”是最烂的交互方式？

“你能帮我写个用户权限管理系统吗？”

我对着屏幕输入这句话，AI 编程助手开始疯狂输出代码。我看着它“自信”地拼凑逻辑，函数名看起来很专业，代码风格整齐干净……但没过几秒，我就发现了不对劲。

• • 权限逻辑完全错了，任何用户都能访问管理员功能。
• • 数据库模型设计混乱，甚至把密码明文存储进去了。
• • 代码看似“合理”，但一运行就报错，根本不能用。

我无奈地删掉 AI 生成的代码，重新自己写了一遍。

这个场景你一定不陌生。AI 编程工具的聊天交互，看起来像魔法，实则是灾难。

为什么？

“聊天”写代码，本质上是错的

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我们写代码时，并不是随便“聊聊”就能让程序跑起来的。代码是一种严谨的表达方式，不能有歧义，不能靠“猜”。

但 AI 聊天工具的问题就在这里：

1. 代码需要精确，而聊天是模糊的

计算机需要明确的指令，不能有一点含糊。但聊天的本质就是模糊的，充满歧义的。

比如，你在 AI 聊天窗口里说：“帮我实现一个用户权限系统。”

• • 你是想让 AI 生成基于 RBAC（基于角色的权限控制）的系统，还是 ABAC（基于属性的权限控制）？
• • 你要的是数据库层面的权限管理，还是 API 层级的鉴权？
• • 你的业务需求是 SaaS 级别的，还是单体应用的？

人类可以理解语境，但 AI 不能。 它只能猜测你的意思，结果就是——它随便给你拼凑出一些代码，看起来像回事，但一定有致命漏洞。

2. 代码是结构化的，聊天是线性的

代码和法律、合同一样，是一整套结构化的规则体系，而聊天只是一条条连续的对话记录。

想象一下，你能通过微信聊天写一份公司章程吗？

不可能。因为：

• • 代码需要模块化组织，而聊天窗口只能一条条输出
• • 代码需要版本控制，而聊天没有结构化的历史管理
• • 代码需要跨文件引用，而聊天让你只能依靠“记忆”找回上下文

3. AI 聊天窗口，毁掉了编程的基本原则

写代码，不是“聊出来”的，而是“设计出来”的。

程序员工作，不只是把代码写出来，而是要：

• • 设计数据结构
• • 规划软件架构
• • 设定 API 规范
• • 处理异常和边界情况
• • 确保代码可维护、可扩展

但 AI 聊天工具完全忽略了这些。它只是基于训练数据拼凑代码，它不理解你的业务，也不会帮你思考整个系统的架构。

这就是为什么大多数 AI 代码工具，做 Demo 很惊艳，但真正用于生产环境就一团糟。

真正的 AI 编程工具，应该怎么做？

AI 生成代码，不应该是一个“聊天窗口”，而应该是一个结构化的开发工具，能让程序员真正掌控软件的复杂性。

1. 让 AI 生成“文档”，而不是“对话”

好的代码，不是靠聊天生成的，而是靠清晰的设计文档驱动的。 这也就是很多人拿着 cursor，winsurf 这样的工具，却依然写不好代码的本质原因，诶，今天看到这篇文章，那么恭喜你，你差不多知道该怎么破局了。

想象一下，如果 AI 不是用“聊天”的方式，而是帮你生成一份结构化的技术文档呢？

• • 你可以清楚地看到 API 设计，参数定义，数据库表结构
• • 你可以在不同模块之间建立逻辑关联
• • 你可以迭代修改，而不会丢失上下文

这才是真正的 AI 助手，而不是一个随口编代码的“骗子”。

2. AI 代码助手，应该像 IDE，而不是像 ChatGPT

目前的 AI 编程工具，最大的问题是它们试图模仿 ChatGPT，让你通过聊天来写代码。但真正的编程工具，应该是像 IDE 一样，提供结构化的开发支持。

比如：

• • AI 可以帮你自动补全代码，但不能“猜测”你要什么
• • AI 可以分析你的代码，并提出优化建议，而不是一上来就给你一坨代码
• • AI 应该帮你检查错误，而不是帮你制造更多错误

3. AI 代码工具，必须支持团队协作

现实中，软件开发从来不是一个人的事，而是一个团队协作的过程。

但 AI 聊天工具，只是一个人的“对话机器人”，它不懂团队协作。

真正的 AI 编程工具，应该让整个团队：

• • 共同定义需求和架构
• • 追踪代码变更
• • 自动生成和更新技术文档
• • 确保每一行代码都是可维护、可复现的

如果 AI 工具做不到这一点，它就永远只能是个“写代码的玩具”，而不是一个真正的生产力工具。

你以为 AI 编程是未来？其实你被骗了

过去几年，很多人被 AI 编程工具的宣传吸引，觉得“用 AI 聊天就能写代码”是未来。

但事实是——这条路根本行不通。

你不能靠“聊天”来写法律文书，不能靠“聊天”来设计飞机，也不能靠“聊天”来写出真正可用的软件。

AI 编程的未来，不是“聊天”，而是“结构化的开发”。

而第一个真正理解这个道理的公司，将主导下一个 AI 编程时代。

如果你也认同这个观点，欢迎分享这篇文章，让更多人看清 AI 编程的现状！