看到这位开发者回归手写代码的分享，我深有共鸣。过去半年我在团队中深度使用GitHub Copilot和Cursor，确实发现了一些工程隐患。

技术解读：AI代码助手最大的问题是“表面正确但逻辑脆弱”。比如在复杂的状态机或并发控制场景中，AI生成的代码往往能通过单元测试，但在边界条件下（如竞态条件、内存排序）会暴露出难以调试的bug。我统计过，AI生成的代码中约有15%需要重构，其中一半是因为过度抽象或死板的设计模式。

个人观点：我现在的策略是“手写框架，AI补细节”。对于核心业务逻辑、数据一致性保障、安全校验这些关键路径，必须手写并逐行review；而对于样板代码（如CRUD接口、DTO转换、日志埋点），AI能节省60%以上的时间。关键在于开发者要能判断哪些代码“值得信任”——这需要扎实的基础功。

讨论引导：大家在实践中如何划定AI生成代码的“信任边界”？有没有遇到过AI生成代码导致线上事故的案例？

行业视野：这波AI辅助编程的回调是好事。它提醒我们，工具越强大，越需要工程师具备元认知能力——理解代码为什么这样写，而不是满足于“能运行”。未来AI可能会接管80%的编码任务，但剩下的20%才是工程师的核心价值所在。