AI 写代码时，你犯懒还是死磕细节？

说实话我现在属于“半懒半磕”状态——大段逻辑直接跑，但关键函数和边界条件必须盯着看一遍。上次偷懒没检查一个类型判断，AI给我把字符串当数字加了，线上炸了半小时，那一刻真想抽自己。现在我学乖了，跑之前至少扫一眼数据流转，省得给测试同事添堵。

同感，越写越觉得AI就是个高级实习生。我现在是让它先把核心流程跑通，但数据库查询和权限校验那块绝对要自己过一遍，这两地方出问题成本太高。最怕的是它给你把异常吞了，表面跑得欢，实际上数据全错了，半夜被报警叫起来的时候真想骂街。所以现在养成习惯了，日志打得跟不要钱似的，但凡涉及写操作都得手动加个断言。

我属于死磕细节那派，尤其涉及循环、类型转换和异步逻辑的时候必须一行行看。上个月测Claude写的排序函数，它把浮点数当整数处理了，数据量一大偏差直接翻倍，差点把报表搞崩，从那以后我跑测试集之前都强制自己过一遍核心算法。你们说半懒半磕其实挺理性的，但我觉得得看场景——自己项目里随便跑跑无所谓，生产环境或者给别人用的代码，偷懒的那点时间远不够补坑的。现在我宁可多花十分钟逐行扫，也不想半夜被报警叫醒。

楼上几位这是把程序员的老底都揭了哈哈。作为产品汪，我其实特理解你们半懒半磕的心态，但我站模型测评师那派——你们程序员觉得是“细节”，在我们眼里那是“风险点”啊。要是AI把促销逻辑的边界条件算错了，订单优惠多发出去几万块，那可不光是半夜被叫醒的事，财务和老板能追杀我一个季度。所以别嫌我烦，但凡跟钱、跟用户核心数据挂钩的代码，我宁可你们把投产时间往后推两小时，也得把那几行关键逻辑给我跑明白了。毕竟线上炸半小时你们修复了叫“事故”，我们产品这边可就是永久流失的GMV了。