AI 能帮你写代码到什么程度：能做与不能做的边界

关于"AI 能不能写代码"的讨论很多，这篇说清它的真实能力边界，帮你把精力放在正确的位置。

AI 擅长的部分

一是示例代码与工具函数：算法实现、正则、SQL 查询这类目标明确的小段代码，正确率很高。二是报错排查：贴上完整报错与相关代码，定位能力出色。三是解释与注释：读懂别人的代码、补全文档，效率提升明显。

AI 做不了的部分

一是理解你真实业务里没说出口的上下文——需求理解偏差是它产出"能跑但不对"代码的主因。二是架构与取舍：选型、性能与可维护性的权衡需要对项目负责的判断。三是安全审查：AI 生成的代码可能包含注入点或硬编码密钥，上线前必须人工审查。

正确姿势

把 AI 当成"打字极快的初级工程师"：拆小任务交给它，结果由你验证与整合。任务粒度越小、描述越精确，产出越可靠。