用 AI 之后，节奏不在我手里了
内容提要
文章讨论AI辅助前端开发：AI写代码虽准确，但缺乏运行时“效果层面”认知，会误改公共组件影响其他页面，也不记得踩过的坑。建议把坑写成可执行脚本、改动前声明意图。后半段转向开发者困境：AI让写代码变快，但验证、返工仍需人工，导致无限流工作、节奏失控、承诺风险加大。
延伸解读
AI 的盲区：只懂代码，不懂运行时
AI 写代码准确，但缺乏对运行时“效果层面”的认知。它能顺着引用找到受影响的页面，却无法理解这些页面在运行时的真实关联，比如共用容器宽度、CSS 变量或层叠顺序。因此，它可能误改公共组件，导致其他页面出现意外问题，而它自己却认为没有改动那些页面。
把踩过的坑变成可执行脚本
人类开发者靠经验记住哪些地方危险，但 AI 没有这种记忆，每次都会重新踩坑。解决办法是把坑写成可复现的脚本，让 AI 在改动后自动运行。同时，要求 AI 在动手前声明意图，然后只检查未声明的地方是否发生变化。这能部分弥补 AI 的“不记疼”。
AI 加速写代码，却让节奏失控
AI 让写代码变快，但验证、返工、对齐等环节仍需人工，且没有变便宜。开发者容易高估 AI 的速度，按“写”的时间承诺，导致实际交付远超预期。结果工作变成无限流，永远干不完，因为提交后新需求立刻出现，失去了“做完”的节点。
承诺风险与自我托举的困境
开发者常因怕显得慢而报出乐观时间，然后自己加班补上差值。这反而向他人证明“确实很快”，进一步推高期望。AI 拆掉了节奏的闸门，让人随时能改一版，但给不出“可以停下来”的理由。最终，节奏自由被拿走，工作被“还能再改一版”磨掉。
Q&A
AI写代码准确率已经很高了，为什么还说它不够稳定？
因为AI写的每一行代码可能都是对的，但它缺乏对运行时“效果层面”的认知。它只能顺着代码引用关系判断影响面，看不到页面之间通过共用容器宽度、CSS变量、层叠顺序等产生的隐性关联，所以会误改公共组件，导致其他页面出现意外问题。
AI改了一个公共组件，为什么不知道会影响其他页面？
AI判断影响面的方式是顺着代码找引用，它能找到哪些页面引用了该组件，但只能得出“这些页面会用到表格”这样的引用关系，无法理解“其中两个页面在等接口，列宽一变换行逻辑就跟着变”这类运行时行为。代码里没有名字的关联，它搜不到。
怎么让AI记住以前踩过的坑，避免重复犯错？
把坑变成可执行脚本：它摔过一次，就把那次怎么复现写成一条场景，下次改完让它自己跑一遍。同时要求它动手之前先声明要动哪儿，然后只检查它没声明过的地方变了没有。这些措施需要能装进工具里，不依赖人每天记得做。
为什么用了AI之后，工作反而变成了无限流，永远干不完？
因为AI让写代码变快，但验证、返工、对齐仍然需要人工，而且需求提不完。以前“慢”替开发者挡掉了部分需求，现在写几乎不花时间，活就源源不断。提交完一版，第二版的要求已经躺在那里，没有“做完、提交、关掉编辑器”的出口，所以感觉永远干不完。
AI辅助开发后，为什么承诺工期反而更容易超期？
因为开发者估算时间时习惯盘算“写”要多久，但写完之后还有复现、验证、返工、对齐四件事，这些并没有变便宜，且全得自己来。AI让写几乎不花时间，估算跟着塌了一半，但四件事照旧，所以报出的时间偏乐观，导致履约风险很大。
开发者说“节奏不在我手里了”，具体指什么？
以前需求虽然也提不完，但节奏在开发者手里：做不完他们就得等，“我做不完”是站在自己这边的。现在AI随时能出一版，开发者随时能再改一轮，需求方随时觉得还能再加，导致开发者不知道今天几点能走，也不知道手上东西算不算做完，失去了对工作节奏的控制。
