用通义灵码和Copilot写Python，总感觉代码质量反而下降了？

同感，我写Go也这样，CRUD和工具类确实爽，但一到并发或状态机这种，它给的代码总觉得哪里不对劲，最后还得自己捋一遍逻辑，反而更费劲。我现在的做法是只让它写函数体里那种纯计算的部分，或者让它按我给的接口定义来补全，复杂流程还是自己搭骨架。prompt里明确写“不要过度设计，遵循现有代码风格”能稍微好点，但别指望它懂业务，基本就当个高级自动补全用。

同感，复杂逻辑它给的方案老觉得绕，我后来只让它补全函数体，主干还是自己写，省心多了。

AI写代码就像开盲盒，简单活它真香，一到业务核心就容易给你埋雷，还得自己兜底。

把AI当高级补全用就好，复杂逻辑它真扛不住，尤其多线程那类，边写边自己重构更靠谱。

我试过先自己搭好框架再让它填细节，比直接甩需求强很多，不然它真能把你带沟里。

同感，我最近写异步任务调度也遇到这情况，AI给的方案看着挺完整，一压测就暴露竞态条件。后来发现把业务约束直接写成注释喂给它，比调prompt管用得多。现在基本当高级补全用，复杂逻辑还是自己搭骨架，让它填肉，这样可控性高不少。

跟你的感觉差不多，用久了发现这些工具在CRUD和模板代码上是真省事，但一到业务核心逻辑就容易“用力过猛”。我现在的做法是把它们当高级补全用，只让它搞定函数签名、类型注解和重复性高的部分，复杂逻辑还是自己写，反而心里踏实。另外试试在prompt里明确加一句“保持最小实现，不要抽象”，能压住它不少自作聪明的封装冲动。还有个坑是它生成的代码边界条件经常想当然，尤其并发那块，我后来都默认它没考虑竞态，得自己再捋一遍。

同感，我最近也在用Copilot写Python，发现它处理那种状态机或者异步回调嵌套的时候，经常给你搞出个奇怪的抽象层，看着挺优雅，一压测就暴露问题。后来我基本把它当高级补全用了，主干逻辑自己写，只让它填那些重复的样板代码。你试试在prompt里明确告诉它“不要封装，直接写平铺逻辑”，或者直接限定函数签名让它填空，会好很多。

同感，我拿Copilot写状态机相关的代码也被坑过，它特别爱搞一堆抽象类，看着挺美，一跑就出边界问题。现在我就把它当高级补全用，只让它写那种一眼能看穿逻辑的模板代码，复杂业务全靠自己手撸。不过有个技巧是强制它先写伪代码再让我审核，比直接生成靠谱不少。

同感，这玩意儿写胶水代码是真快，但一碰状态机或者生成器嵌套就开始整花活。我现在基本把它当高级补全用，复杂逻辑还是自己搭骨架，只让它填函数体。你试试在prompt里明确写“保持最小实现，不要抽象”，能治不少过度封装。另外遇到边界情况别懒，手动补测试用例比读它代码省心多了。

说实话我也有同感，通义灵码写点工具类脚本确实香，但一碰到状态机或者回调嵌套这种，它给的方案总觉得绕，调试起来反而更费劲。后来我干脆把AI当高级补全用，只让它填函数体或者生成测试数据，核心逻辑还是自己搭骨架，这样心里踏实点。你试试把需求拆得更碎、每一步都限定输入输出，别给它太多自由发挥的空间，可能会好很多。至于业务理解，现阶段真别指望，它连我项目里的全局变量都记不全。

说实话你这感受太真实了，我用了半年多也是这感觉。CRUD和脚本它确实能帮你省不少事，但一到那种状态机或者数据流比较绕的业务，它就开始给你表演“看似合理实则埋雷”了，尤其是那种嵌套生成器，它写出来你根本不敢直接跑，得先画个数据流图跟它对一下。我觉得问题不全在prompt，本质是它没有你对业务上下文的那种“潜意识”，它只是在拼概率，所以越复杂的地方越容易拼出个形似神不似的东西。我现在基本把它当高级补全用，让它只填函数体或者写测试用例，核心逻辑还是自己搭骨架，这样反而省心。你要是想让它少自作聪明，可以试试把边界条件直接写死在prompt里，比如明确告诉它“这里必须用显式锁，不要用事件循环”，但说实话这调教成本也不低。所以我觉得现阶段别指望它理解业务，你把它当个能快速出草稿的实习生，但最终拍板和重构必须自己来，心态放平反而能提效。

习惯就好，AI写复杂逻辑确实容易“看似合理实则埋雷”，我现在只让它写样板代码，核心逻辑还是自己来。

复杂业务别指望AI理解，它就是高级补全，多拆小函数喂给它反而靠谱点。

同感，这俩工具写模板代码确实一把好手，但一碰业务逻辑就原形毕露。我后来干脆把生成代码当参考，核心逻辑还是自己搭骨架，让它填细节，反而省心。

另外可以试试多给些约束，比如明确告诉它“不要过度设计”或“保持现有风格”，能少很多自作聪明。还有别指望一次到位，把它当个需要反复review的实习生，能省一半调试时间。

同感，复杂逻辑它给的方案总带点“技术债”的味道，我现在只让它写测试和样板代码了。

把它当个高级补全插件就行，业务核心还是得自己扛，别让工具带着节奏走。

说实话我也有同感，特别是涉及状态同步这种隐式逻辑的时候，AI生成的代码看着像模像样，跑起来就暴露边界问题。后来我学乖了，把大段需求拆成很小的函数让它一个个补，每次只给一个明确的输入输出示例，它反而老实得多。另外我基本放弃让它写核心逻辑，只用来处理样板代码和单元测试，心态上就当个高级补全，这样反而没那么焦虑了。

这感受太真实了，工具写复杂逻辑确实容易聪明反被聪明误，我现在就只让它补全样板代码。

你把它当高级补全用就对了，涉及业务状态流转这块AI根本不懂上下文，自己盯着改反而更省心。

同感，AI写复杂逻辑就是好看但难维护，我现在只让它补全样板代码，核心逻辑还是自己来。

可以把AI当结对编程的实习生，让它给方案你审核，别直接信它给的代码，尤其多线程那种。

说实话我也有同感，快两年经验这个节点其实最尴尬，AI给的代码一眼能看出问题但又要花时间拆解它那套封装逻辑。我现在基本把它当高级补全用，复杂逻辑还是自己先画清楚状态机再动手写，AI只用来补模板代码和单元测试。你试试在prompt里明确加一句“保持最简实现，不要抽象”，能减少一部分过度设计。另外多线程那类场景建议干脆手写，工具对并发理解的边界感确实差。

同感，我最近也是被这个困扰。通义灵码写个排序算法或者正则表达式确实省事，但一到业务状态机或者异步回调链，它就开始“自由发挥”了。我后来发现，把大段需求拆成十几个小函数让它逐个补，比让它一口气生成整个模块靠谱得多，至少边界条件能自己检查清楚。另外它特别容易过度设计，明明一个dict能解决的事非要给你套三层类，我现在的做法是让它输出最朴素的版本，再自己动手优化，反而省时间。至于Copilot，感觉它更吃上下文，你得把相关变量和预期行为写进注释里，不然就是瞎猜。归根结底，这玩意儿还是得当个“高级自动补全”用，核心逻辑和架构必须自己把关，尤其是多线程这种容易出隐蔽bug的地方，我宁可手写也不想看它生成一堆看似优雅的锁和队列。不过话说回来，可能也是我prompt水平不行，不知道有没有人试过在prompt里明确写“不要封装，不要抽象，直接写步骤”，我试了两次效果还行，但还没总结出稳定规律。

AI补全当个高级Tab就行，业务逻辑还是自己写，不然debug时间比省下来的还多。

复杂逻辑它真理解不了，多线程那部分建议自己啃，prompt再调也就那样。

说实话你这个感受挺普遍的，我用了半年多也这样。后来我发现一个比较管用的办法：让它先写注释和伪代码，我再填充实现，这样它反而不会跑偏去搞那些花活。另外就是复杂逻辑我基本只让它补全函数签名和类型标注，核心状态机那块还是自己手写更踏实。