AI 写代码很快，项目为什么还更慢？【2】
AI 写代码的速度，确实快得有点不讲道理。
以前自己敲半天的东西，现在丢给 Coding Agent，没多久就能看见一个像样的页面。
但交付的时候，时间未必真的省下来了。
拿文件上传这种小功能来说。按钮做出来了，接口也通了。
有一些问题的想想：谁能上传？文件太大怎么办？接口超时后重试会不会存两份？上传到一半失败了怎么收拾？
演示的时候不一定碰到这些问题，上线后可就不一定了。
所以我现在更在意的不是 AI 生成了多少代码，而是：
这些改动，我敢不敢合进项目里。
💡 有个小 Tips：先逛 GitHub，再动手写
现在 Vibe Coding 很热闹，不少开发者会把自己做的工具、Demo 和完整项目开源出来。
遇到新需求，不妨先按技术栈和功能去 GitHub 搜一圈。
比如做文件上传，就看看别人怎么处理鉴权、分片、重试和测试。
未必要直接拿来用，但可以少走不少弯路，也能给 Agent 一个更具体的参考。
当然，别只看 Star 数。
许可证、最近有没有维护、依赖是否靠谱、代码有没有安全问题，都值得顺手检查。
参考思路和直接复制代码，是两回事。
回到自己的项目，别急着让 AI 开工
接下来再让 Agent 阅读自己的仓库，弄清楚旧逻辑和依赖，先说修改计划，再动手。
需求边界也要交代清楚，别只给一句「加个上传功能」。【提示词不求全面，但要表达准确】
改的时候用独立分支，小步提交，多看看 Diff。
有时候它好心顺手「优化」一堆不相关代码，反倒给 Review 添活。
测试更不能省。
Lint、类型检查、关键接口、异常路径，该跑的就真跑一遍。
AI 说「已经测试通过」，我还是想看看终端输出。
涉及删数据、改权限和生产部署，最好由人确认。【生产环境Agent的使用要十分谨慎】
毕竟出事时，真正负责的不是模型。

还有个问题？[what]Claude Code、OpenCode、PI、Codex 哪个更好用？
我觉得还是得拿自己的项目试。换个仓库、换个模型，结论可能就变了。
写得快是本事，少返工才是真正的效率。

你们现在用 Coding Agent，最常花时间的是提需求、检查改动，还是收拾它留下的 Bug？

—— 骁波｜YUNJING AI Day2
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