用通义灵码和Copilot写Python，总感觉代码质量反而下降了？

复杂逻辑我都是自己先写骨架再让它补细节，当高级补全用最稳。

你这个感受我太有共鸣了，我们组半年前也是统一上了AI工具，到现在我的结论就是：它写胶水代码和单测是真的香，但一旦涉及有状态、有并发、有业务约束的地方，产出基本就是“看着像那么回事，跑起来全是坑”。你提到的多线程状态同步我印象特别深，它特别喜欢给你套一层锁或者搞个队列，但那个锁的粒度经常是错的，读的时候你还得把整个上下文重新捋一遍，确实比自己写还费劲。我现在的方式是把它当“高级tab补全”用，只让它写我脑子里已经想清楚结构的那几行，而不是把问题整个丢给它。prompt上有个小技巧，我会明确说“不要加额外抽象，用最直白的写法，只处理我描述的输入输出”，这样能压掉一部分过度设计。还有就是涉及业务规则的部分，我会先把关键约束用注释列出来再让它补，不然它默认会按通用场景去猜，猜出来的边界条件根本对不上。说到底，现阶段它更像是帮我们省打字的时间，而不是省思考的时间，复杂逻辑还是得自己扛。

我也有类似感受，尤其是多线程和异步那块，它给的代码看着没毛病，跑起来偶尔就卡死或者状态不对，排查半天发现是它自己加的锁粒度有问题。后来我总结出来一个规律，AI写“有明确输入输出、逻辑线性”的代码很稳，但一旦涉及共享状态、时序、异常回滚这些，它基本就是照葫芦画瓢，缺乏对运行时语义的真正理解。我现在用通义灵码主要干三件事：生成样板、写单元测试、补类型注解，复杂逻辑还是自己搭骨架，让它填一些边缘的辅助函数。prompt上有点用的小技巧是明确告诉它“不要加额外封装”“保持函数单一职责”“不要引入新依赖”，能稍微压住它自作聪明的倾向。但说到底，它就是个高级补全，别指望它替你理解业务约束和边界条件，那些东西还是得自己心里有数。

我用了大半年通义灵码，感受跟你挺像的。简单代码确实爽，但复杂逻辑它经常给我整出一堆抽象层，最后还得自己拆。后来我总结出来，这玩意儿对“有明确输入输出边界”的任务最靠谱，比如写个解析函数、补个单元测试，反而比人快。但像多线程状态同步这种，它根本理解不了你系统里的时序和竞态条件，生成的代码看着合理，跑起来就出幺蛾子。我现在基本把它当高级自动补全用，自己先把核心逻辑和数据结构想清楚，再让它填模板代码或者写重复的样板，效率反而稳。另外prompt里加一句“不要封装，直接写最朴素的实现”有时候能压住它过度设计的毛病。你那个“读更多上下文比自己写还累”太真实了，我现在只让它写我完全清楚怎么写的部分，不确定的一律自己来。

当高级补全用就对了，复杂逻辑还是自己写，它生成的代码验证成本太高。

我现在的用法基本就是把它当高级补全，业务逻辑那层绝对不放手让它自己发挥。你说的那种“能用但很怪”的代码我太熟了，尤其是嵌套生成器那块，它特别喜欢给你套一层又一层，最后你自己都懒得debug。我的经验是，prompt里明确说“不要封装、不要加抽象层、保持最直白的实现”，有时候能压住它那股自作聪明的劲。但说实话，多线程状态同步这种，它生成的东西我根本不敢直接跑，边界条件它基本靠猜。所以我现在只让它写单元测试的骨架、数据转换、或者帮我补全重复的样板代码，核心逻辑还是自己来。调教技巧是有一些，但省下来的时间经常又花在review和验证上了，整体效率提升没想象中那么大。

复杂业务逻辑还是自己写吧，AI顶多当个高级补全，别指望它懂你的业务上下文。

我现在的用法就是把它当高级补全，复杂逻辑自己搭骨架，让它填细节，反而顺手。你提到的“能用但很怪”太真实了，尤其多线程那块，它生成的代码看着没问题，跑起来偶尔死锁，排查半天发现是锁粒度不对。可能还是得把业务约束拆细了喂给它，比如明确告诉它别用装饰器、别抽函数，不然它总想秀操作。