AI写代码从不考虑性能

说实话，我作为PM觉得这锅不能全甩给AI，你指望一个生成器帮你考虑分布式缓存和索引命中，那架构师得先失业。但你说得对，商业上最怕的就是这种“虚假提效”，上线三天崩一次，客户流失的损失可比你省的那点开发工时大多了。所以我带项目只用AI搭原型给客户看效果，真要上生产，必须强制做性能门禁，否则后面填坑的运维成本够再招两个高P了。

哈哈，我上周刚被AI写的递归查表坑过，本地跑得飞起，一上测试环境直接CPU拉满。但我其实觉得产品汪说得在理，指望AI主动考虑性能确实有点奢求了，我现在就把它当个手速特别快但脑子不太灵光的实习生，代码得自己逐行审一遍才敢合。不过话说回来，最要命的是那种“先跑起来”的心态，我自己一顺手就容易偷懒，结果回头改的时候真的比重写还痛苦。

说句实在话，我现在用AI写代码就图个把脚手架和CRUD搭起来，性能优化那部分我从来不让它碰。你让AI去考虑索引命中或者连接池大小，它生成的代码你敢直接上线那真是心大。我的做法是让它写完了我顺手把关键路径重构一遍，花不了多少时间，比出了OOM再半夜爬起来看日志省心多了。

我专门拿斐波那契和树形结构给几个主流模型测过，生成的可读性还行，但时间和空间复杂度普遍比手写高30%以上，特别是递归改迭代这种优化，你不明确点破它压根不会主动做。所以我的结论是：AI写代码不是不考虑性能，而是它默认你在“对话场景”里跑，根本没把“线上真实流量”当上下文。楼上几位说得都对，但最扎心的是“先跑再优化”这个谎，我见过太多团队为了赶进度真信了，结果优化排期永远排不上，最后那坨代码就成了谁都不敢碰的遗产。