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一、AI 开发方式正在改变写代码的逻辑
最近，一位开发者用谷歌的 Gemini 2.5 Pro 重制了一款经典网页游戏《导弹指挥部》。他的做法引发了很多开发者的讨论。建议大家先去试玩一下游戏，再来看这类讨论会更有体会。
这个项目的开发过程很有代表性。他一开始用 Gemini 的“画布模式”生成了基本结构，接着用聊天界面不断调整细节。比如，他想加一个商店系统时碰到了 bug，游戏会直接跳到第 182 关。于是他转而用 Claude 来处理问题，顺便再通过 Firebase 接入一些 API。最终，这款游戏在几天内完成，而传统方式可能需要几周。
不过，这个游戏所有的代码都写在一个文件里，看起来不符合标准做法。但这恰恰说明了 AI 编程的特点：快速、集中、结果导向，而不是从一开始就规划清晰的结构。
有人担心这种方式虽然能很快做出成果，却让人忽略了架构设计。也就是说，虽然表面上看起来功能都能跑起来，但开发者对背后系统的理解可能是模糊的。
另一个被讨论的问题是：AI 生成的代码是否可追溯、易维护？有人提出给每段代码贴上唯一编号的方法，以便追踪来源。但也有人质疑这种做法的效果。因为 AI 每次生成的内容都有不确定性，同样的提示可能得到不同的结果。这种不稳定性给后期维护带来挑战，也让软件开发的规则开始发生变化。
二、AI 编程让更多人“能做东西”，但也带来新问题
有用户分享了自己用 AI 做小工具的经验。他不是专业程序员，但只通过自然语言指令就完成了文件转换工具。这类例子越来越多，说明写程序正在变得更容易，不需要传统意义上的“会编程”。
这让人想到过去数码相机对摄影行业的影响：当普通人也能拍出不错的照片，专业门槛就降低了。现在，AI 正在对软件开发做类似的事。
但这种趋势也有副作用。有人指出，虽然 AI 帮助用户快速做出应用，但这些用户并没有掌握背后的原理。他们获得的是结果，不是能力。
还有一个问题是：AI 生成的程序很多时候是对已有代码的重组和简化，而不是全新创造。长期来看，这可能影响软件创新。
在学习方面，AI 对一些人确实是很好的辅助工具。比如，有人通过不断提问让 AI 拆解复杂的系统，比传统教材更高效。但也有人发现，光是学会如何有效提问，就可能花上很长时间。这种技能本身就不简单。
三、工具变了，开发方式也变了
关于 AI 工具对开发流程的影响，不同代际的开发者有不同看法。一些有经验的工程师担心：将来开发标准会不再基于人类设计，而是以 AI 更容易生成为准。这种变化可能让人类的作用边缘化。
但也有很多年轻开发者已经适应这种新方式。他们在处理问题时会同时使用多个 AI 模型，把 Gemini、Claude、Cursor 一起用。这种“多模型协作”已经变成了新的常态。
有人还注意到一种新趋势：开发者开始不太关心代码细节，而更关注需求描述和最终效果。这跟过去开发者常常深入底层不同，现在更像是在管理过程，而不是亲自操刀写每一行代码。
与此同时，开发工具本身也在变化。比如，有人试图把 AI 聊天记录直接接入版本控制系统，让提示成为项目的一部分。这可能会影响未来的代码管理方式，也许需要新的中间层标准来适应 AI 编程的特点。
四、《导弹指挥部》是一个很好的观察窗口
这次被重制的《导弹指挥部》其实本身就是一个很好的例子，可以观察 AI 编程的优缺点。
最初的版本在策略设计上有明显缺陷，比如导弹不会误伤，但开发者通过不断反馈和调整，最终加上了这些细节。说明 AI 虽然起点快，但要完善还是需要人类参与。
游戏的技术细节也暴露出一些问题。比如状态更新和帧率绑在一起，说明系统设计上不够清晰。有用户进一步设想用硬件级别去复刻，但目前 AI 在这方面还能力有限。
这些讨论说明一个现实：AI 在做界面、做功能上很强，但在系统层面还存在明显短板。
五、这不只是工具的变化，更是开发角色的变化
讨论最后走向更深层次的问题：我们是不是正处在一次编程范式的转换期？
有人认为这就像过去从汇编语言转向高级语言那样，是一次技术进化。但也有人担心，这样的转变会让开发者失去技能，对系统越来越不了解。
历史上类似的争议其实很多。比如，当年很多程序员也不看好 IDE 自动补全功能，但最后大家都接受了。也许 AI 编程会经历类似的过程，从不适应，到接受，再到成为默认方式。
不过这次的不同之处在于：AI 不只是一个工具，它开始在内容创作中占据主导地位。现在已经有人 98% 的代码是由 AI 写出来的，开发者变成了“需求定义者”和“质量把关人”。
这种转变确实让效率大幅提升，但也带来了新风险。如果不理解 AI 生成过程和系统行为，我们可能失去控制感。
在这场变化里，唯一可以确定的是：AI 已经深度介入编程过程。它能带来帮助，也带来问题。关键不在于接受还是拒绝，而在于我们是否准备好用新的方式继续思考和改进代码。