当GitHub Copilot发布时，Eggstech团队的反应截然不同：一半兴奋，一半担忧。18个月后，我们积累了足够的数据，可以坦诚地说出真正改变了什么。
AI真正擅长的事
样板代码和脚手架：CRUD API、数据库迁移脚本、测试夹具、Dockerfile——任何有清晰、可重复模式的工作。我们的开发者在这些任务上节省了30至40%的时间。
初轮代码审查：在推送PR之前，用AI扫描diff以捕获明显问题（空指针检查、SQL注入模式、性能反模式），能显著减少审查评论数量。高级开发者的审查因此更聚焦于架构和业务逻辑。
文档和测试生成：编写文档注释、从函数签名生成单元测试——这些是开发者最容易跳过也最常后悔跳过的工作。
AI依然做不到的事（18个月后）
特定领域的决策：AI不了解客户的业务规则，不知道为什么一个叫”status”的字段有7个值而不是3个。项目特定的上下文必须来自人。
调试生产问题：生产Bug通常涉及多个系统之间的交互、时序问题或数据损坏——这些都是AI缺乏上下文来有效调试的领域。它可以给出建议，但无法主导调试过程。
架构决策：“微服务还是单体架构？”是关于业务约束、团队规模和运营成熟度的问题，而不是关于代码模式的问题。
为什么高级开发者比初级开发者受益更多
这看起来违反直觉，但逻辑清晰：AI的输出需要有能力评估其质量的人。高级开发者能识别出AI建议的方案听起来正确，但在规模扩大后会出问题。初级开发者则倾向于接受输出，却缺乏足够的批判性思维来判断它何时出错。
我们的实践结论：AI不会取代开发者——它取代了开发者工作中枯燥的那部分。最善用AI的开发者并不是最信任它的人，而是知道如何提出正确问题、知道何时需要推翻它的人。
