北京
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让AI去改一段跑了十年的老代码，结果会怎样？作者Mr Panda给出的画面感很强：大象在瓷器店里跳舞。舞姿未必难看，但瓷器碎了一地。
问题不在于AI不会写代码，而在于它看不懂那些"看起来没用"的代码。
那些被当成冗余删掉的逻辑
老代码里常藏着一些奇怪的分支和判断。它们不优雅，甚至显得多余，但存在的理由往往很具体——为了兼容某个旧版本，或者为了适配某种特定环境。
AI在重构时，很容易把这些逻辑判定为冗余，顺手删改。删的时候没什么感觉，等到关键功能失效，才发现动的是承重墙。
这类隐性边界，代码本身不会标注，文档里也未必写。它存在于资深工程师的记忆里。
没有测试，就没有闭环
更麻烦的是验证环节。在缺乏完善测试用例的项目里，开发者没法快速确认AI改完的代码有没有踩坏原有边界。
- 改之前，不知道哪些逻辑不能碰
- 改之后，不知道哪些功能已经坏了
- 想补测试，成本又高得吓人
维护成本和风险，就这样一层层叠上去。
真实战场不是Demo
Demo级别的项目里，AI改代码确实又快又顺。但真实项目复杂得多，牵一发动全身，AI的"乱改"可能带来不可预知的崩溃。
所以作者的结论很直接：维护老代码这件事，资深工程师的经验依然不可替代。老手艺人的价值，恰恰在于知道哪里不能碰。
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