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AI编程助手最大的坑不是写错代码,而是写了本不该存在的代码:1个规则集教它学会“不写”

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小问题,大阵仗

给AI编程助手一个小任务,偶尔你会得到软件工程意义上的“雇一支施工队来挂一幅画”。比如,你只需要一个日期输入框,这个助手绝对能给你造出来。一个组件、状态管理、校验、样式、一个日期选择器依赖,说不定还要给这个依赖再包一层,因为看起来我们突然有了架构上的雄心。


与此同时,浏览器一直安静地待在角落里,它本来就有。这是AI辅助开发中一个比较有意思的失败模式:模型写代码的能力已经变得相当强,但它们并不总是同样擅长判断这段代码到底该不该存在。

“懒惰资深工程师”规则集

这个区别,正是Ponytail引起我注意的原因。Ponytail是Dietrich Gebert开发的一个开源规则集/插件,它自称要在你的AI编程助手里放进一个“懒惰的资深开发者”。它能在相当广泛的一组编程助手环境中工作,包括Claude Code、Codex、GitHub Copilot CLI、Gemini CLI、OpenCode,以及若干基于指令文件集成的环境。

这个玩笑开得不错,底下的工程思路更好。Ponytail本质上是在尝试教AI助手一件事,而这件事是资深工程师往往要付出昂贵代价才能学会的:每一行你没写的代码,都是你三年后不必调试、不必加固、不必测试、不必审查、不必升级、也不必向别人解释的一行代码。

AI助手的过度工程问题

问题不在于AI生成的代码总是很糟,如果真是那样,反而简单。让人不舒服的问题在于:代码本身可能完全合理,但创造它的决定从一开始就没有必要。要一个小功能,助手面前展开的是一个巨大的解决方案空间:创建抽象、添加依赖、创建辅助函数、创建组件、添加配置、引入接口、编写自定义解决方案。

这些选项里的大多数都能产出有效的软件,而这恰恰就是问题所在。编译器能告诉你TypeScript是否合法,测试能告诉你calculatePrice()是否返回了预期值,但两者都不会告诉你:我们当初为什么要创建AbstractPriceCalculationStrategyFactory

资深工程的核心是“不做”

资深工程里充满了这类否定式决策。不要创建那个服务,现在还不要引入Kafka,不要因为一条查询慢就加Redis,客户端已经支持重试就不要自己写一套重试框架,两个函数恰好有四行相似代码也不要因此再引入一个抽象。还有,HTML早就解决了的问题,请不要再装38KB的JavaScript。

Ponytail试图把这个决策提前到代码生成之前,这个顺序很重要。剥掉品牌包装,Ponytail的核心机制其实非常小:在生成解决方案之前,助手会先走一遍一个层级结构,而真正的规则还加入了一个重要的限定条件。

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