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用 LLM 编程数月后，我决定回归人脑

2025年5月15日

摘要：LLM 在编程方面表现尚可，但大规模使用会导致混乱。我已减少编码时对 AI 的使用，并回归使用我的大脑和纸笔。

几个月前，我需要为我的 SaaS 构建一个新的基础设施，因为当前的 PHP+MySQL 组合已不再适用。我很高兴能充分利用我一直在使用的所有新 LLM，所以我暂时放下 SWE 的身份，开始担任产品经理的角色，与 Claude 讨论最佳实践，自己进行一些研究，然后在多次来回沟通后制定一个计划。最终我选择了 Go+Clickhouse。

当开始编写代码时，我要求 Claude 给我一个大型且复杂的 Markdown 文件，其中概述了我现有的基础设施、我想要的新基础设施、我想要实现的目标、我这样做的原因等等。

所以我把所有内容都放进了 Cursor Notepads，然后开始提示。Cursor 编写代码，我构建并测试它。我对事情的进展感到非常满意，代码库不是最整洁的，但一切似乎都能正常工作。我的目标是速度，而不是代码的整洁——我的 SaaS 业务客户告诉我他们需要特定的数据，而这个新的基础设施是我提供这些数据的唯一方法。我还有一些潜在的客户在等我告诉他们一切准备就绪，这样他们就可以购买套餐。我没有准备好，每天都在赔钱。

但几周后，裂缝开始显现。我开始感到沮丧。每天我都感觉自己非常接近最终产品，然后我发现另一个问题，让我倒退了好几天。我安慰自己说，我以前从未使用过 Go 或 Clickhouse，所以我花的时间比平时长一点来解决这些问题也是有道理的。但问题仍然存在，我越来越沮丧。Cursor 提供的帮助越来越少。我粘贴错误消息，然后得到一个修复方案，但随后其他地方又出现问题。问题越详细，LLM 提供实际解决方案就越困难。所以我开始更仔细地查看代码，试图理解它。我已经做了 15 年的软件工程师，并且在学校学习了 C++ 和 Java，所以我对这些 Go 文件中发生的事情有一个大致的了解。但我对 Go 或 Clickhouse 的最佳实践一无所知。我开始更多地了解这些。我阅读了一些文档、文章，我观看了关于 Clickhouse 的 YouTube 视频。我变得对 Claude 更加好奇，提出详细的问题并质疑它的答案。

一天早上，我决定仔细检查 Cursor 编写的所有代码。倒不是我盲目地提示而不看最终结果，但我一直在优化速度，而且我实际上并没有坐下来只是为了审查代码。我一直在构建，构建，构建。

所以我做了一次“代码审查”会议。然后恐怖开始了。

两个服务文件，在同一个目录中，具有相似的名称，显然做着非常相似的事情。但方法名称不同。Props 不一致。一个叫做 "WebAPIprovider"，另一个叫做 "webApi"。它们代表着完全相同的参数。相同的方法在不同的文件中被多次重新声明。相同的配置文件以不同的方式被调用，并用不同的方法检索。

没有一致性，没有总体计划。就像我让 10 个初级到中级开发人员在这个代码库上工作，没有 Git 访问权限，把他们锁在一个房间里，看不到其他 9 个人在做什么一样。

在你问之前，是的，我一直在向 LLM 提供上下文，大量的上下文。我主要使用 Gemini，特别是看重它更大的上下文窗口。每次我需要同一类文件的不同迭代时，我都给出了明确的指令，要求从这些文件中获取示例。但这还不够。

退一步

到现在为止，很明显我需要改变我的方法。我首先是一个软件工程师，所以不充分利用我的技能是很愚蠢的。我一直在自学更多关于 Go 和 Clickhouse 的知识，并且我放慢了构建的速度。我正在浏览文件并重写代码。不是全部，只是那些让我感到恶心的东西。语言可能不同，但我知道我想要的东西是什么样的，以及如何组织它们。

自从我退一步之后，调试变得更容易了。也许我没有那么快，但我没有那种奇怪的感觉，“我好像写了这段代码，但我实际上不知道里面有什么”。我仍然在使用 LLM，但用于更简单的事情：“重命名此参数的所有出现”，或者“这是一些伪代码，给我 Go 等效代码”。

所有这一切中最难的部分是抵制使用 AI 的冲动。我有一个很棒的工具可以使用，它可以在一分钟内编写这 10 个文件。我不使用它就是在浪费时间！那时我才意识到。我没有充分利用我的大脑。 我下意识地默认使用 AI 来处理所有与编码相关的事情。我使用纸笔的次数越来越少。一旦我需要计划一个新功能，我的第一个想法就是询问 o4-mini-high 怎么做，而不是我的神经元。我讨厌这样。我要改变它。

所以，是的，我担心 AI 的影响，但我担心的不是工作，我担心的是失去我的思维敏锐度，我计划功能和编写整洁且功能正常的代码的能力。

所以我正在后退一大步，真正限制我使用 AI 的数量。我默认使用纸笔，我默认自己编写该函数的第一个草稿。如果我不确定，我会使用 LLM 来检查这是否是一个好的解决方案，这是否是一个好的命名约定，或者如何完成最后一部分。但我不会要求它从头开始编写新东西，提出想法或编写全新的计划。我来编写计划。我是高级开发人员。LLM 是助手。

一个快乐的平衡点

现在我改变了方法，我不再对 LLM 感到沮丧。我再次抱有非常低的期望，所以当它们做得好的时候，这是一个惊喜。我正在努力聪明地使用它们，例如，它们是学习的绝佳工具。我正在利用它们来学习 Go，提升自己的技能。然后我在编码时应用这些新知识。

但我为非程序员感到担心。我几乎觉得他们现在在 AI 方面的处境比他们在 no-code 时代更糟糕。至少 no-code 工具是由一个有常识的人编写的，即使它的功能有限，至少有一些结构。

“Vibe coding”，或者任何“在不知道如何编码的情况下用 AI 编码”的叫法，如果用来构建任何不是快速原型的东西，那么它就是一场灾难。

我无法想象一个非程序员用 Cursor 编码会是什么感觉。或者也许我可以。你看不懂的代码墙，一个又一个的错误，你不断地粘贴到一个聊天框中，聊天框给你返回更多的代码，这使得事情变得更加混乱和复杂，并且在某个时候，只是错误的。而且无法修复。

给 AI 爱好者的提示

我能听到一群 AI 编码专家对我大喊大叫：你应该使用 ！你应该使用 Cursor 规则！你应该遵循我在 Reddit 上找到的这个 15 步游戏规则改变者工作流程！

我已经试过了。我真的试过了。有些事情是 AI 目前还做不到的。

虽然我还没有尝试过每一种工具、代理工作流程等的组合，但我仍然对我的声明充满信心。如果你不相信我，试着做一个对 Clickhouse 一无所知的人，要求 LLM 编写一个复杂的查询，涉及多个 1 亿+ 行的表，而不会在 RAM 有限的服务器上触发内存错误。它就是做不到，即使你给它整个 SQL 模式，即使你链接最新的 Clickhouse 文档，即使你详细地概述你的业务需求和基础设施约束。最新的 Gemini 不能，o4-mini-high 不能，o3 不能，Sonnet 3.7 不能。

此外，如果我需要花费数小时来设置一个复杂的系统，仅仅是为了防止 AI 构建一个纸牌屋而不是我需要的应用程序，这真的值得吗？特别是当模型的性能没有一致性时，所以即使你找到了绝对完美的工作流程，它也不会持续很长时间。或者一旦你需要它做一些稍微不同的事情，它就会停止工作。

让我说清楚：我写这篇文章是因为我是一个对新技术非常兴奋的人，一个喜欢成为早期采用者的人，一个仍然对 AI 充满热情的人。我认为并希望我们最终会到达那里，但就目前而言，我们正处在一个非常奇怪的时代，工具看起来很棒，每个人都告诉你它们很棒，但它们实际上是好但不是很好，而且它们可能会让我们变得更笨。

这是一种令人困惑的体验。就像我需要去某个地方，我可以步行，或者跳上这艘以 900 英里/小时的速度行驶的宇宙飞船，但它的控制装置一半是匈牙利语，一半是古希腊语。经过足够的反复试验，我或许可以让宇宙飞船带我去目的地，但这本身就是一项艰巨的工作，最后我不得不怀疑我是否应该步行。

更糟糕的是，我觉得我们一直被基准测试、现在可以向你推销这种新魔法铲子的网红，以及一群试图说服我们这是一个“代理”而不仅仅是另一个 cron job 的公司所欺骗。

有时我觉得我们也受到了 LLM 提供商的欺骗。只要看看任何与 AI 相关的 subreddit，你就会看到人们有着完全相反的体验，使用完全相同的模型，使用相同的提示，在同一天。如果你用 AI 编码足够长的时间，你就能体会到。有一天它很棒，第二天它非常愚蠢。

他们是否在限制 GPU？这些工具是否根本无法控制？到底发生了什么？