写代码本应是一次理解、推理与取舍的过程。复制 - 粘贴告诉你‘能跑’，却不告诉你‘为什么’。

GPT 这些类似的代码生成出现的这几年，对我们影响太大了，影响着我们方方面面甚至身边的人。

你有没有发现——

以前用 GPT 还能学点什么的，就在刚出来那一会
我们几乎都在抱着解决问题和学习的态度用着
看看它的思路，不懂就问问，

现在呢？大家都依赖着它，复制粘贴。

还有所谓的 Coding Vibe、Coding Agent
不看、不改、不测
一跑能用就上线，结果三个月后你连自己写了什么，项目的整体结构各部分的包引用你都不清楚

Debug 脑子全飘着小问号：

“这是谁写的**代码”
“欧买噶 是 GPT”

非常反对把代码工作全交给 GPT

写代码变成了一种复制答案的流程，你不再动脑子
需求理解？代码设计？项目维护性？这些你都跳过了

看上去效率很高效，其实你一直在不断的失去你原来作为一个程序员最基本的判断力和成长空间。
写代码不仅是写，还是学

Bug 不减少，反而还更难调

你贴进去的项目代码，可能压根就没跑过测试
GPT 为什么要帮你考虑边界情况，为什么要管你的项目上下文
它们只需要把项目做好了，代码写对了

看上去的“哇，功能实现了耶“
结果一堆雷在里面，就算触发了，你还更难 debug
因为这不是你写的，你根本不理解
报错之后你根本不知道哪儿出了问题，只能继续回去问 GPT
让它修它自己生成的代码

写的越多，代码质量、风格越来越模糊不清

你今天贴一个异步，明天又贴一个老式回调，后天又搞一套奇怪的更抽象的
项目看着像拼图，维护者在对代码激情 Debug Freestyle
每段代码都能运行，但谁也不想维护

项目外包给 LLM，忽悠自己

我到现在都不理解，一堆人在那回答
哦我们的什么什么 Coding AI 工具又有新功能啦
以前说“直接贴 GPT 代码害人”，有人就反驳

我们是维新派，我们有 Cursor、Trae、通义、Copilot Chat……写项目全自动化，Debug 自动化

说是一键定位 Bug，真相就是工具拿着你的 error log 不断猜测你的异常源
给你一段看似不错，可能有用的补丁
结果呢，修了 A 又炸 B

自动重构不是魔法

所谓的重构 = Find-&-Replace。
它不懂这个项目完整的测试流程是怎么样的、不懂什么隐式约定，融进老代码常常留下一堆隐患

看似对新手友好，完全屏蔽了学习成本
低门槛的使用，小白点两下就“修好”Bug，却搞不懂成因。
下次遇到一样的问题只会提着个脑袋靠工具救火

时间节省是表象，实际代价高昂

节省时间确实有些情况在现状确实没得喷，不过以后呢
你花时间读它的 Diff、跑那私人回归、还得修新坑
最后总时长常常 > 新手调试

依赖工具 ≠ 解答问题

现在一堆人甩“那用 Cursor 不就完事了嘛”
这是偷换概念，不是解决问题，而是把依赖从写代码扩展到调试，剂量超级加倍

这些工具纯纯制造错觉，也让一些新手小白以为“只要有 Cursor，我不用懂调试，不需要理解代码，我也能成为工程师”
等上线了、出事故了，作为新手的你该怎么办，还要一直继续 Cursor 一下吗

短期的进度飞快，长期维护像是地狱。
那些错乱不堪的项目结构，接口引用（甚至能重复创建完全相同的接口）
这些代码不管是你们公司团队合作也好，开源社区也罢
接手的人就像是在 chi shi
你看这一堆代码，你得先理解哪些是人写的，哪些是 AI 的“调味剂”
再挨个回滚或重构

说白了，在原本就“CPDD（Copy-Paste Driven Development）”的伤口上，再抹一层那所谓的“自动调试膏药”，让代码基因突变的更快、更没人敢动

小白：原来只是“不会写”，现在连“不会查错”一起打包
一键生成 + 一键修补 = “自动巡航向悬崖”
小白生成 - 贴 - 自动修，一个回合跑通就自以为万事大吉，根本没形成调试思维：设断点、看堆栈、验证假设……

项目越写越大，越到后面越没救

最终选择：相信自己，保持主动

我都不用想，看完这篇长长的吐槽文，看着那些重复的观点，嘴上说“有道理”，但回头写功能的时候，还是会义无反顾地打开 GPT 打开 LLM，继续贴、继续修
贴上一段全新的“魔法代码”

我得说我自己也在用，盲目的排外不去享受新的技术那不是纯 ** 吗
但用的明白和用的麻木，最后结果是两回事。
你可以问，你可以参考，你甚至可以让它帮你写测试、补文档。

但项目里的代码，最终要对得起你自己的理解能力，而不是 GPT 的输出能力。

最后：GPT 不是你，也不会只为你一个人服务
写出好代码的那个人，应该是你自己
别让工具替你思考，否则你会慢慢失去解决问题的能力
请相信自己，保持主动。

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原始链接为 https://ling.crashvibe.cn/posts/think/thinking-about-coding-and-the-impact-of-gpt