AI 时代编程痛点：“读代码” 远比 “写代码” 难，理解才是真正瓶颈

AI 的价值更应体现在辅助理解现有代码，而非单纯生成大段新代码；衡量团队生产力，也应看 “构建心智模型的速度”，而非 “代码行数”。AI 时代的编程未来，关键在 “更快构建理解”，而非 “更快生成代码”。

敖行客 Allthinker

501人浏览 · 2025-09-09 12:32:56

敖行客 Allthinker · 2025-09-09 12:32:56 发布

AI 时代编程痛点：“读代码” 远比 “写代码” 难，理解才是真正瓶颈

编写代码正变得越来越简单。借助大语言模型（LLM），甚至能直接生成完整函数；即便自主编写，只要明确解决方案、熟悉语法，也并非难事。但开发的真正难点不在 “写”，而在 “读”—— 核心成本是将系统 “心智模型” 构建进大脑的过程，这一点在 AI 辅助编程的背景下更显突出。

心智模型是阅读代码时形成的系统认知，涵盖运转逻辑、关键难点与模块依赖，缺少它，代码只是无意义文本。

即便是理解getUserPreferences(userId)这类简单函数，也需厘清：定义位置、返回格式（是否为 Promise）、数据获取方式（直连数据库 / 调用 API）、是否含缓存、异常处理（用户不存在时）、调用场景及潜在副作用（修改外部变量、发起网络请求等），往往需查阅多个文件才能获取安全修改的上下文。

这也解释了调试难的原因：Stack Overflow 中 “展示操作步骤” 的要求，本质是需要足够信息加载心智模型；“XY 问题” 频发，也是因缺少还原场景的上下文。类似用 ChatGPT 生成虚构法律案例的律师，其问题根源是构建心智模型（查阅、理解案例）耗时久，而 “生成内容” 本身门槛低 —— 这与 AI 生成代码后，开发者仍需耗时理解的困境高度相似。

开发者常以 “旧代码烂” 为由想重写，实则 “烂” 的是读懂旧代码的时间成本；即便 AI 生成代码，无论质量如何，都需耗时梳理功能、系统交互与副作用，否则易出现兼容性问题或功能故障，AI 并未省去 “构建心智模型” 这一关键步骤。

当前软件开发的瓶颈已非 “写代码”（AI 已大幅降低 “写” 的门槛） —— 而是 “理解代码”。尚无工具能将完整系统心智模型直接传输至大脑，代码生成速度远超阅读理解速度，“理解” 问题不解决，开发成本便无法降低，成本本质是 “搞懂代码” 的时间。

因此，AI 的价值更应体现在辅助理解现有代码，而非单纯生成大段新代码；衡量团队生产力，也应看 “构建心智模型的速度”，而非 “代码行数”。AI 时代的编程未来，关键在 “更快构建理解”，而非 “更快生成代码”。

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