最近我在推一个挺有意思的项目，实际上就是大家常说的“低代码+AI"，但这玩意儿真不该如此跟人解释。先说背景，那会儿我们做系统迭代，流程确实繁琐，开发者得写代码，测试还得一层层跑。但最近带着几个同事搞了个小实验，认定要是能把 AI 的脑子拧进流程里，效率起码能翻倍。 最启动我就想不通，把生成式 AI 塞进工作流里去，到底是啥需求？实际上纯粹是认定人干着干着就累，手慢了，代码出错了更贵。
故此我们的目标挺好办，就是让辅助工具多管闲事，让人类去管战略和细节。 工具这块儿，我摆弄得顶多的是那个大模型。它不是那种只会套模板的死脑筋，能写代码、能排查 Bug、就连还能根据当时的环境自动推荐资源。我给自己定了个规矩，就是“回绝过度自动化”。
那会儿看到代码写得烂了，它硬是往上改，非要改成它的风格，结局人一看，气都憋出来了。
后来改主意了，让它只负责“落地执行”，复杂的逻辑还是让人脑补的。
比如写个爬虫工具，让它先去跑通接口，再根据报错信息给出具体的修复建议，而不是直接丢个结局。 在测试场景上，我也算是尝过甜头。有个模块要写单元测试，那会儿得写几十套覆盖假数据，今天下雨明天搬家数据都得重新补全。用这个 AI 工具后，它直接模拟各种异常状态，比如网络超时、数据库连接池被占满，就连模拟用户故意构造的恶意请求。它不仅能跑通，还能画出攻击路径图。更绝的是，它能对比新旧代码，自动标出差异点，告诉你是哪段逻辑变了，哪儿增添了损耗。我发现大量时候，就是那些“看起来挺稳实际上有点冗余”的函数，它一眼就能看出来。 不过说实话，这个工具最头疼的，还是“幻觉”难题。
有时候它生成的测试用例，别看语法没错，但数据填得乱七八糟，要么逻辑跟实际业务脱节。我就习惯性地做个校验，用人工脚本去跑一遍验证，再让它根据误差情况修正。
这让我意识到，工具一辈子只是一个“执行者”，那个“指挥官”还得人来定调。 还有个挺有意思的数据对比就是想分享个细节。上个季度，纯靠人工加自动化脚本去处理数据清洗，平均耗时比自动化局部还高，出于我们的代码忒臃肿了，维护成本忒高。今年引入这套 AI 辅助流程后，同样的数据清洗任务，纯人工操作的工夫只占原来的十分之一，剩下的工夫我们用来做分析。
不过话说回来，数据质量还是靠人把关，毕竟 AI 间或也会把脏数据当成干净利落的了。 最终说点掏心窝子的，这个项目最大的收获不是工具本身，而是我们团队沟通方式变了那会儿开会，大家喜爱围着系统聊聊，目前更多是围着难题和方案。AI 帮我们挡了不少坑，剩下的坑咱们就一起爬。别看有时候会认定它不够完美，不够丝滑，但只要它能帮咱们少写两行代码，省点精力，那就是个好东西。 实际上吧，技术这东西，就像炒菜，AI 能够是个智能厨师，能帮你把火候掌握得更好，但拍板味道的是你手下的食材。咱们得学会如何跟一个会讲话的工具相处，这才是关键。