先说结论,我认为AI 并没有偷走我们的思考,反而帮我们把思考的重心,从怎么实现抬到了为什么这么实现。以前遇到技术难题,比如排查分布式事务的 bug,可能得去翻遍论坛、啃完几篇源码解析,才能摸到一点门道,大部分时间都耗在找答案的低效率环节。现在可以把报错日志、代码片段丢给 AI,让它快速列出可能的原因和解决方案。但不建议直接照搬,而是把 AI 给的思路当成解题线索—— 它说可能是 Seata 的事务模式配置错了,我就去深挖 AT 模式和 TCC 模式的底层差异;它说可以用 Redis 分布式锁规避问题,我就去研究锁的过期策略和重入机制。AI 省掉了试错的时间成本,可以帮助我们养成追根溯源的习惯。以前写代码,满足于功能能跑就行;现在拿到 AI 生成的 CRUD 代码,我们应该下意识琢磨:这段代码有没有考虑高并发场景?索引设计是否合理?有没有更优雅的设计模式可以重构?有人说,依赖 AI 会让人变懒,思维变浅。但我认为,AI 更像是一个高效的助手,它可以帮助我们砍掉重复劳动的枝叶,让开发者有精力去深耕技术的根。真正的思考,从来不是从零开始的摸索,而是站在工具的肩膀上,去探索更深处的逻辑与价值。