最近看到那篇《手写代码回归》的帖子，说实话，我第一反应是“终于有人敢说了”。作为从Copilot刚出就深度使用的工程师，我得承认，AI写代码在前两年确实让我产生过“生产力飞升”的幻觉——生成快、补全准，甚至能写出我根本不熟的框架代码。但真正落地到生产项目后，我发现问题远比想象中严重。

首先是“代码债务”的隐性积累。AI生成的代码往往只关注当下功能，缺乏对系统架构和长期维护的考虑，导致后期重构成本极高。我亲身经历过一个项目，90%的代码由AI生成，结果半年后没人能解释清楚某些逻辑分支的原始意图。更关键的是，过度依赖AI会让开发者逐渐丧失“阅读代码”和“调试思维”的能力。当你连一个简单的循环边界错误都要靠AI来纠错时，你的核心竞争力其实在退化。

我的个人经验是：AI最适合做“脚手架”和“样板代码”，但核心业务逻辑、性能敏感路径、以及涉及安全校验的代码，必须手写并经过至少两次人工审查。这不是退步，而是对工程质量的负责。

讨论问题：1. 你们团队有没有对AI生成代码设置“人工重写阈值”？比如哪些模块禁止AI直接输出？2. 如何量化评估AI代码的“可维护性”而非只看“生成速度”？

从行业趋势看，这波“手写回归”并非否定AI，而是给“无脑堆AI代码”的浮躁风气泼了一盆冷水。真正成熟的技术栈，应该是人机协作而非人机替代——AI负责提速，人负责兜底。