# 别让 AI 替你写代码，让它当你的审阅员

> 原标题：AI Coding Without the Vibes

- 来源：Hacker News 首页
- 发布时间：2026-08-16T10:31:36.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/51021
- 原文：https://peterbloem.nl/blog/craft-coding

## 摘要

作者 Peter Bloem 提出一种叫“手艺编程”的用法：你写代码，AI 负责审阅。这和现在流行的“感觉编程”（让 AI 全量生成代码）正好反过来。他认为，让 AI 写、人来查根本行不通，人的注意力撑不过一小时，代码库会慢慢烂掉。反过来，人写 AI 查，AI 能揪出过去要花几周才能发现的 bug，提醒你漏掉的技巧和没接触过的技术，你还能真正学到东西。...

## 推荐理由

这是一篇开发者实践心得，不是泛泛讨论“AI编程好不好”，而是给了一个反着来的具体方法，并解释了为什么主流做法注定会烂代码。作者把“人写AI查”和“AI写人查”两种模式掰开揉碎对比，论据锋利，例子也实在。我会先打个折：文章没给大规模验证数据，更像个人经验总结，但观点够新鲜、够实用，对正在用AI写代码的人有直接参考价值。

## 锐评

Peter Bloem 这篇博客的核心判断很直接：让 AI 全量生成代码、人来审查这条路走不通，人的注意力撑不过一小时，失败案例虽然不频繁，但足够让你慢慢信任机器，代码库会在不知不觉中变成没法维护的烂摊子。他提出的替代方案是“手艺编程”——你写代码，AI 当审阅员。这个角色翻转的好处是，AI 能帮你揪出过去要花几周才能发现的 bug，提醒你漏掉的技巧和没接触过的技术，同时你还能真正学到东西，保持对“自己到底懂没懂”的判断力。

文章用一个三位面包师的比喻来区分纯手作、感觉编程和手艺编程，比喻本身挺生动，但正文没给出任何具体工具、量化数据或对照实验，所有结论都基于作者的个人经验和推理。这点先别太激动，它更像一篇立场鲜明的观点文章，而不是验证过的实践报告。

还缺什么？缺真实项目里的前后对比，比如用这种模式到底省了多少调试时间、代码质量用什么指标衡量、团队协作时怎么落地。另外，AI 审阅的误报率和漏报率也没提，如果审阅意见本身不可靠，这套流程的收益就要打折扣。