被AI编程半个月干沉默了：2万行代码，没一行是自己敲的，token先扛不住了……

从去年实习时的古法编程，到如今一行代码都不自己写，也就隔了个AI的距离。

现在最大的焦虑不是需求，不是排期，而是——token额度。4月才过三分之一，额度就干了一半。Claude Opus 4.6是真的强，但也真的烧，接下来得省着点换Codex续命了。

半个月，靠AI写了2万行代码，而且还是一个完全不熟的技术栈。经常一句话下去，AI库库给我整出几百行，写得比我快多了。但问题也来了：review比写还累，编码一分钟，review半小时。

我现在基本看效果能跑就合了，不会逐行深究。结果就是：新技术栈学了个“会抄”，但没真学会。仅有的学习窗口，就是review时偷瞄AI是怎么组织代码的。

这也是如今的现状：靠AI能极速上手各类陌生技术栈，不同方向的技术壁垒被大幅抹平；但短板也很明显，很难靠这种模式沉淀深度底层理解与实战功底。唯一的正向积累，就是复盘时观察AI的代码架构、分层思路与编码规范，悄悄学习优秀写法。

感觉未来会越来越明显——AI让入门变得无比简单，但想深下去，反而更难了。壁垒被抹平，但真正的理解也被淡化了。

说到底，AI确实能很大程度替代绝大部分重复编码工作，但它最大的问题一直没变：质量不可控，且没法背锅。 已经有同事在用Harness搭AI驱动的全自动流水线——编码、构建、跑测试、验证、修改、回溯，一气呵成。人工介入被压缩到极低。未来会演化到哪一步，真不敢想。

但身处这波浪潮里，没办法，只能扑进去。多学、多用、多思考怎么不被甩下。

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共勉，各位。

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