最近看到有开发者回归手写代码的讨论，我深有同感。作为一线工程师，过去半年我深度使用Copilot和Cursor，确实加速了CRUD和样板代码的生成，但发现一个致命问题：AI生成的代码经常隐藏边界条件错误和逻辑漏洞，尤其在处理异步错误和并发状态时，它给出的方案看似合理，实则难以维护。从我个人的经验看，过度依赖AI后，我的代码审查能力竟然下降了——因为不再主动思考每个分支的合理性，而是默认AI的输出是可行的。

真正让我警醒的是，当需要优化一个性能瓶颈时，AI给出一堆建议，但缺乏对业务场景的理解，最终还是要靠手写核心逻辑。我不反对用AI提效，但关键是要建立“人主导、AI辅助”的分层机制：核心算法和业务逻辑必须手写，只有非关键部分才能交给AI。

技术趋势上，我认为这波反思是好事。AI辅助编程不应成为技能退化的借口，而是倒逼我们更深入理解底层原理。讨论两个问题：1. 你们在实际项目中，是否遇到过AI生成代码导致线上故障的案例？2. 如何建立团队层面的AI代码质量审查机制？