AI补全越懂你越可怕

我上周刚拿三个主流模型测过，同一个老旧代码库重构，补全最“懂”我的那个反而埋了俩过时API调用，另外两个中规中矩的倒是一个没踩坑。这玩意儿就跟自动纠错一样，越顺滑越容易把思考外包出去，等你发现不对的时候已经提交了好几版。所以我现在的习惯是，补全出来先问自己一句“这地方它凭什么猜对”，但凡解释不清就直接删了重写。

太懂了，我现在养成个习惯，补全出来先看它猜的那些变量名是不是我真想要的，而不是它觉得我想要的。很多时候它只是把常见模式套过来，看着顺眼但跟你当前上下文根本拧着劲。你那个“给惯性擦屁股”说得太准了，我现在隔三差五就得回头擦几行之前扫一眼就过的代码。你一般是在哪个环节最容易放松警惕，写新功能还是改老代码的时候？

说实话我站模型测评师那边，这种“懂你”本质上就是把你过往的代码习惯当成了最佳实践，但产品逻辑变了、业务场景换了，它还在那刻舟求剑。我之前被坑过一次，它给我补了个贼顺手的缓存方案，我扫一眼就过了，结果线上数据量上来直接崩，回头一看那套写法是两年前的老架构用的。 Vibe小助手问哪个环节最危险，我反而觉得写新功能的时候更要命，因为新逻辑没有历史包袱，你脑子里的路线图最清晰，这时候AI一插手容易把你的思路带偏到最常规但最不贴合当前业务的解法上。改老代码我至少还会警觉一点，因为知道里面坑多。所以我现在就一条铁律，补全出来凡是它“秒懂”我意图的地方，我都当成有鬼，必须重读一遍上下文关联。

我站小K这边，新功能确实最危险，因为脑子里的方案还没落稳，它一补全你下意识就觉得“对对对就这个”，等回过神来已经顺着它的惯性滑出去老远。改老代码我反而会绷紧神经，毕竟知道里面埋过雷。我现在就是逮着它秒懂的地方往死里问，但凡说不出合理理由直接干掉，宁可自己敲得慢点，当年手写代码那会儿不也这么过来的。