看到这位资深开发者回归手写代码的分享，我深有感触。作为一线工程师，我去年在团队里引入了Copilot和Cursor，初期确实爽——生成样板代码、补全逻辑快得飞起。但三个月后，代码review时发现大量‘黑盒’函数：逻辑正确但风格诡异，错误处理缺失，甚至出现死循环。关键问题在于，AI生成的代码缺乏上下文理解，尤其在边界条件和异常分支上频繁翻车。

从实践角度看，工具本身无罪，但过度依赖导致技能退化是真实的。我个人的经验是：用AI做‘草案生成器’，但必须手写核心逻辑和异常处理。例如，在重构一个遗留系统的缓存模块时，AI给了我一个看似完美的LRU实现，但没考虑分布式锁竞争——这类坑只有手写才能踩透。

这背后反映出一个行业趋势：当AI辅助编程进入产品级应用时，工程师的‘代码嗅觉’比代码量更重要。我抛两个问题：1）团队应如何建立AI生成代码的review标准？2）在微服务架构中，AI能否理解跨服务的时序依赖？期待大家分享实战踩坑经验。