寫程式碼本應是一個理解、推理與取捨的過程。複製 - 貼上告訴你‘能跑’，卻不告訴你‘為什麼’。
GPT 這些類似的程式碼生成出現的這幾年，對我們影響太大了，影響著我們方方面面甚至身邊的人。
你有沒有發現 ——
以前用 GPT 還能學點什麼的，就在剛出來那一會
我們幾乎都在抱著解決問題和學習的態度用著
看看它的思路，不懂就問問，現在呢？大家都依賴著它，複製粘貼。
還有所謂的 Coding Vibe、Coding Agent
不看、不改、不測
一跑能用就上線，結果三個月後你連自己寫了什麼，項目的整體結構各部分的包引用你都不清楚Debug 腦子全飄著小問號：
“這是誰寫的 ** 程式碼”
“歐買噶 是 GPT”非常反對把程式碼工作全交給 GPT#
寫程式碼變成了一種複製答案的流程，你不再動腦子
需求理解？程式碼設計？項目維護性？這些你都跳過了看上去效率很高效，其實你一直在不斷的失去你原來作為一個程式設計師最基本的判斷力和成長空間。
寫程式碼不僅是寫，還是學Bug 不減少，反而還更難調#
你貼進去的項目程式碼，可能壓根就沒跑過測試
GPT 為什麼要幫你考慮邊界情況，為什麼要管你的項目上下文
它們只需要把項目做好了，程式碼寫對了看上去的 “哇，功能實現了耶 “
結果一堆雷在裡面，就算觸發了，你還更難 debug
因為這不是你寫的，你根本不理解
報錯之後你根本不知道哪兒出了問題，只能繼續回去問 GPT
讓它修它自己生成的程式碼寫的越多，程式碼質量、風格越來越模糊不清#
你今天貼一個異步，明天又貼一個老式回調，後天又搞一套奇怪的更抽象的
項目看著像拼圖，維護者在對程式碼激情 Debug Freestyle
每段程式碼都能運行，但誰也不想維護項目外包給 LLM，忽悠自己#
我到現在都不理解，一堆人在那回答
哦我們的什麼什麼 Coding AI 工具又有新功能啦
以前說 “直接貼 GPT 程式碼害人”，有人就反駁我們是維新派，我們有 Cursor、Trae、通義、Copilot Chat…… 寫項目全自動化，Debug 自動化
說是一鍵定位 Bug，真相就是工具拿著你的 error log 不斷猜測你的異常源
給你一段看似不錯，可能有用的補丁
結果呢，修了 A 又炸 B自動重構不是魔法#
所謂的重構 = Find-&-Replace。
它不懂這個項目完整的測試流程是怎麼樣的、不懂什麼隱式約定，融進老程式碼常常留下一堆隱患看似對新手友好，完全屏蔽了學習成本
低門檻的使用，小白點兩下就 “修好” Bug，卻搞不懂成因。
下次遇到一樣的問題只會提著個腦袋靠工具救火時間節省是表象，實際代價高昂#
節省時間確實有些情況在現狀確實沒得噴，不過以後呢
你花時間讀它的 Diff、跑那私人回歸、還得修新坑
最後總時長常常 > 新手調試依賴工具 ≠ 解答問題#
現在一堆人甩 “那用 Cursor 不就完事了嘛”
這是偷換概念，不是解決問題，而是把依賴從寫程式碼擴展到調試，劑量超級加倍這些工具純純製造錯覺，也讓一些新手小白以為 “只要有 Cursor，我不用懂調試，不需要理解程式碼，我也能成為工程師”
等上線了、出事故了，作為新手的你該怎麼辦，還要一直繼續 Cursor 一下嗎短期的進度飛快，長期維護像是地獄。
那些錯亂不堪的項目結構，介面引用（甚至能重複創建完全相同的介面）
這些程式碼不管是你們公司團隊合作也好，開源社區也罷
接手的人就像是在 chi shi
你看這一堆程式碼，你得先理解哪些是人寫的，哪些是 AI 的 “調味劑”
再挨個回滾或重構說白了，在原本就 “CPDD（Copy-Paste Driven Development）” 的傷口上，再抹一層那所謂的 “自動調試膏藥”，讓程式碼基因突變的更快、更沒人敢動
小白：原來只是 “不會寫”，現在連 “不會查錯” 一起打包
一鍵生成 + 一鍵修補 = “自動巡航向懸崖”
小白生成 - 貼 - 自動修，一個回合跑通就自以為萬事大吉，根本沒形成調試思維：設斷點、看堆棧、驗證假設……項目越寫越大，越到後面越沒救
最終選擇：相信自己，保持主動#
我都不用想，看完這篇長長的吐槽文，看著那些重複的觀點，嘴上說 “有道理”，但回頭寫功能的時候，還是會義無反顧地打開 GPT 打開 LLM，繼續貼、繼續修
貼上一段全新的 “魔法程式碼”我得說我自己也在用，盲目的排外不去享受新的技術那不是純 ** 嗎
但用的明白和用的麻木，最後結果是兩回事。
你可以問，你可以參考，你甚至可以讓它幫你寫測試、補文檔。但項目裡的程式碼，最終要對得起你自己的理解能力，而不是 GPT 的輸出能力。
最後：GPT 不是你，也不會只為你一個人服務
寫出好程式碼的人，應該是你自己
別讓工具替你思考，否則你會慢慢失去解決問題的能力
請相信自己，保持主動。此文由 Mix Space 同步更新至 xLog
原始鏈接為 https://ling.crashvibe.cn/posts/think/thinking-about-coding-and-the-impact-of-gpt
wling
