在整个软件开发行业，越来越多的开发者开始使用 AI 编码助手来加快工作节奏，工具如 Junie、GitHub Copilot、ChatGPT 和 Claude 等正在被广泛采用。然而与此同时，我们也看到了许多令人咋舌的“灾难现场”：从潜伏的 bug 溜过代码审查、到因为错误架构决策导致的大规模返工，再到 AI 生成代码引发的安全漏洞成为头条新闻。这些问题很多时候源于初级开发者盲目复制粘贴 AI 的建议，却并不理解代码的含义。
但我们该把责任归咎于谁？是工具本身，用户水平，还是开发流程设计存在更深层的问题？为了寻找答案，作者在多种真实场景下测试了 AI 编码助手，最终得出一个核心结论：AI 就像一个初级开发者，它需要一个经验丰富的技术负责人来带领。
起步阶段：AI 就像靠谱的搜索引擎
作者最初使用 AI 编码助手来解答编程问题，结果令人惊喜。AI 能提供清晰解释与可运行的示例代码，逐渐成为问题排查的首选工具。尤其像 GitHub Copilot 等工具，在自动补全上表现出色，能根据代码上下文完成大量样板逻辑，甚至能识别项目中的编码风格与结构模式。
作者指出，AI 不再是一个新奇的玩具，而成为真正省时省力的开发工具。
初遇 Junie：一场令人抓狂的失败体验
尽管其他开发者高度推荐 Junie，作者一开始对这个“新宠”极为失望。Junie 消耗额度飞快、生成的代码无法通过构建、不断浪费时间，甚至连基础功能都无法完成。作者几乎想直接放弃。
但与此同时，许多可信赖的高级开发者却表示他们使用 Junie 效果非常好。他们不仅能生成清晰、可运行的代码，甚至还能借助 AI 解决复杂问题和调试难题。
问题不在工具，而在用法。
关键认知转折：AI 是初级开发者，不是资深工程师
作者意识到：自己之前像对待一位经验丰富的高级开发者那样对待 AI，期望它理解项目背景、编码风格、业务逻辑甚至架构偏好，却忽略了它实际上缺乏经验与判断力。
举例来说，作者第一次任务是让 AI 重构一批 PHP 的 DTO 类，使用 readonly 和构造函数属性推广（constructor promotion）等新特性。结果 Junie 只做了十分之一便“自认为完成”，还留下了破坏构建的残骸。
一位同事指出：“你这任务本就太大。”作者最终改变策略，从更小的命名空间开始，一步步进行。把任务拆小后，AI 成功率显著提高。
重新定义角色：像带初级工程师一样带 AI
作者回忆起自己带初级程序员的经历：调试错误、改烂代码、处理超出能力范围的任务……才意识到 AI 所犯的错误，正是初级程序员的典型行为：
- 写复杂而不必要的方案
- 忽略边界情况
- 重造轮子
- 对上下文缺乏理解
- 逻辑跳跃、结构混乱
更严重的是，AI 总会选看似“聪明”但其实有害的捷径：走通 happy path，却崩在异常处理；写代码快但缺乏可维护性；让人怀疑它是否真正理解问题本身。
所以，AI 必须被当成“非常高效但缺乏经验”的初级开发者来管理。
实践改变：制定规则 + 明确任务 + 严格审查
作者制定了一套“带 AI 写代码”的管理机制：
✅ 1. 指南文件：
Junie 支持 .junie/guidelines.txt 文件，允许定义项目结构、规范和规则。通过配置 MCP（Model Context Protocol），可以将代码提交到新分支、自动生成提交信息、推送到 GitHub 并发起审查请求（包括由 GitHub Copilot 审查）。
尽管 GitHub 审查部分偶有失败（疑似竞态条件），整个流程基本实现自动化。
✅ 2. BDD 场景：
作者用行为驱动开发（BDD）方式写功能定义，例如：
Feature: Subscription Stats
Scenario: View monthly subscription stats
Given the user is authenticated
When they open the subscriptions dashboard
Then they should see counts for each category:
- existing
- new
- upgrades
- downgrades
- churn
- reactivations
这种结构既能让开发者理解需求，也方便非技术人员提供反馈，消除沟通障碍。
✅ 3. 精准任务 + 提示词：
示例任务提示词：
我们要添加一个功能，允许用户查看订阅统计数据。
这次只实现后端部分。
用户需要查看每月的订阅数量，包括：当月续订、当月新增、升级、降级、流失与回归用户。
任务拆解如下：
- 运行
features/Stats/Subscription/new_subscription_stats.feature并实现所有步骤 - 编写 repository 类，使用 SQL/DQL 获取数据，禁止使用 QueryBuilder
- 添加后端接口，返回统计数据
最终结果：像样的生产级代码
结果令人惊讶——Junie 生成的代码几乎可以直接上线。虽然仍需标准的代码审查与小幅修改（如移除硬编码、补充错误处理等），但总体结构清晰、逻辑合理。
经过 2-3 次审查与反馈迭代，团队修复遗漏的边界情况后，系统表现稳定、性能优秀，后端功能就此交付。
结语：AI 是工具，但你才是“人类的责任人”
AI 能力强，但它不是工程师，它是写代码快但缺乏判断力的“开发实习生”。你才是那个制定规则、明确目标、控制范围并最终审核成果的人。
真正掌握 AI 编码助手的关键不是靠它多聪明，而是你是否懂得如何带它走好每一步。
它不是高级开发者，而是你最能干的初级工程师。你要做的，是成为它的技术负责人。