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编程提效2026-05-07 01:33
同一项目两次构建：AI vs 手工全面对比
DEV Community · Fernando Fornieles#AI编程#实验分析#效率对比
Editor brief · 编辑速览
开发者用 AI 和传统方式各构建一个项目，通过真实案例展示 AI 编程对开发效率和代码质量的实际影响。
速度提升与代码所有权焦虑之间的权衡
在实现气象站系统时，我问自己：如果再做一遍，但这次使用 AI，会怎么样？
我的想法是，对比用两种方式实现同一个项目。AI 开发真的像宣传中所说的那么快吗？代码质量如何？使用 AI 时，我会遇到同样的挑战吗？作为一名开发者，我的感受会更好还是更糟？
在本文中，我会尽可能坦诚地讲述使用 AI 重新构建气象监测系统的过程，以及我的真实感受。
一个 Python 程序，负责从传感器读取天气数据、显示当前读数，并将数据发送到 Web 应用。
一个使用 PHP + Symfony 构建的 Web 应用，负责接收气象站的数据，并将其展示在 Dashboard 中。
我不想花钱使用 AI，因此尝试了 Gemini 和 OpenRouter 的免费方案，也尝试在本地运行 Ollama。但 Gemini 和 OpenRouter 的 token 很快就用完了，而 Ollama 在我的电脑上也无法正常工作。
于是，在一位同事的推荐下，我最终选择了 OpenCode，以及它的默认模型 Big Pickle。
必须承认，无论最终结果如何，它整体上运行得相当不错。
你可以在这里查看两种实现方式的源代码：
Horrameteo
Horrameteo AI
Horrameteo Web
Horrameteo Web AI
诚然，重新构建一个项目时，你不再需要反复试验，因为你已经非常清楚自己想要什么。为了抵消这一优势，我尽量假装那些“手工编写”的项目并不存在，同时把自己当成一名“vibe coder”。也就是说，我只想让项目运行起来，不亲自编写任何一行代码，也不关心它具体是如何构建的。
我通过把每个提交过代码的日期按 2 小时计算，估算了投入的时间。
“哇！！使用 AI 快了四倍！！”
但实际情况是，在不使用 AI 的开发过程中，我必须学习 Python，以及 Pimoroni library 的工作方式。一开始，我也不清楚应该如何组织代码。随着逐渐了解如何在 Python 中应用最佳编程实践，我对代码进行了多次重构。
另一个需要考虑的因素，是我在两种开发方式下对版本控制系统的使用方式。使用 AI 时，我的 commit 比不使用 AI 时更少，原因如下：
不使用 AI 时，每完成一个我认为没问题的小步骤，我就会 commit。
使用 AI 时，我会等到一项完整功能能够正常工作后再 commit，因此 commit 更少，但每次包含的改动更大。
对于 Webapp 项目，我大约用了 16 小时就完成了主体开发。剩余时间一直持续到 28 小时，主要用于反复尝试：确定除了当前数值外，我还希望看到哪些天气统计数据，以及这些信息应该如何展示。使用 AI 时，我直接采用了自己最终在非 AI 方案中确定的解决方案。
考虑到这一点，再加上作为一名 vibe coder，我没有花时间审查代码，我的“蜘蛛感应”提醒我：这些数字可能并没有看上去那么惊人。
我使用 Sonarqube 获取了一些代码质量指标，包括可维护性、安全性、可靠性和代码重复率。使用 AI 到底会不会更好？让我们来看一看。
非 AI 项目存在 45 个可维护性问题，原因是没有遵循 snake_case 命名约定。我当时决定使用 Camel Case，这可能是因为我主要是一名 Java 和 PHP 开发者。对我来说，这并不算问题，因此我将它们标记为误报。
我还排除了 Weather Hat display class 中的一些问题，因为它只是 Pimoroni 示例代码的封装副本。我只做了少量修改，让它成为 DisplayInterface 的一个实现。
将这些因素考虑在内，下面是不使用 AI 时的结果：
下面是使用 AI 时的结果：
AI 项目中的可靠性问题来自 factory.py 文件里一个无用的赋值。
在我看来，不使用 AI 时的代码质量似乎更好，但两者之间确实没有太大差异。
至于复杂度和技术债，结果如下。
AI 代码更难理解，复杂度为 87，而非 AI 代码为 19；但非 AI 项目的技术债更高，这是因为我对 Python 缺乏了解。Python 中并不存在接口这一概念，而我的处理方式并不正确。
两者的结果非常相似，但 AI 方案存在 3.6% 的重复代码。
复杂度和技术债的结果如下：
在这些指标上，AI 明显更差：技术债超过非 AI 方案的三倍，代码理解起来也稍微更加困难。
使用 AI 时，我的感受很复杂。一方面，我惊讶于仅凭一组简单的需求就能完成如此多的工作；另一方面，我又感到不知所措，并且相当不信任最终结果。
AI 在几个关键问题上陷入了困境。最终，我不得不亲自指出问题出在哪里，因为它无法找到解决方案。
在 Sensor Reader 项目中，AI 错误地应用了温度偏移量。它没有在读取传感器之前把偏移值传给 Pimoroni library，而是在读取温度之后才应用偏移量。正因如此，相对湿度的数值出现了错误。在经历多轮迭代之后——我不断告诉 AI 结果有误，并要求它阅读 Pimoroni 的文档——最终还是不得不由我来告诉 AI 应该如何修复这个问题。
在 Web 应用中，我遇到了多个与身份验证有关的问题：
第一次运行时，用户身份验证无法工作。AI 不得不一个接一个地修复多个问题，包括 404 和 500 错误、访问登录表单时陷入无限循环等。在其中一次迭代中，AI 甚至建议我移除登录表单里的 CSRF token！
身份验证问题解决后，logout 仍然无法正常工作。由于 AI 始终无法让它运行起来，最终只能由我亲自实现。
引入 JWT authentication 时，AI 删除了基于用户 session 的 authentication！
AI 无法让 JWT authentication 与基于 session 的 authentication 同时工作。它多次坚称问题出在 Apache web server 的配置上，但那其实只是项目为了在 Apache web server 上运行所必需的配置方式。再一次，我不得不亲自让它正常工作。
这个过程非常令人沮丧，我有好几次都被气得不轻。
SDD（Spec-Driven Development，规范驱动开发）的体验同样令人沮丧。
自然语言天生就不精确。真正的开发者可以运用自己的判断力和领域知识，补全 specification document 中缺失的信息，而 AI 只会产生幻觉。为了尽可能避免这种情况，编写 specification 时必须做到极其精确。而恕我直言，这比写代码复杂得多。
最终，我不再让 AI 直接使用 specification file，而是让它一步一步地完成任务。
AI 很适合解决范围有限的任务和问题，例如查找 bug、实现一个接口，或者连接某个 endpoint。根据一份 specification document 构建整个项目，则完全是另一回事。对于范围有限的任务，代码很容易审查，我也能或多或少地对结果负责。但面对大量需要审查的代码时，我会觉得自己对最终结果失去了掌控。
别误会，AI 是一个很好的工具，甚至可以说是一个了不起的工具，但你仍然需要知道如何编写代码。而我所知道的、唯一能让自己更擅长使用 AI 的方法，就是继续亲自面对并解决问题。
关键在于，我们需要弄清楚：哪些问题应该由自己解决，哪些问题可以交给 AI。
对于后续操作，你可以考虑屏蔽此人和／或举报滥用行为。