如果 AI 生成代码不能支持从生成结果反向推导回设计意图，并允许用户在逻辑层面进行微调，那么它就无法成为生产力工具的核心

首先声明以下观点仅代表个人体验，缺乏完整的数据支撑

经过我数个月的测试，体感目前大多数 AI 生成代码(大多数都标榜可以生成 App)平台更多停留在创意灵感验证的阶段，无法真正嵌入到需要高频迭代的敏捷开发流程中。

非技术人员使用 AI 生成项目经常遇到的问题是：修改功能细节的成本可能高于直接重新实现，我们可能要花费大量时间去“清洗”AI 生成的产物，将其标准化为符合系统规范的组件，这一过程往往比从头搭建更为繁琐。AI 生成的代码或界面在视觉上可能极具欺骗性，看似样子对了，但在结构上可能不具备二开能力（可维护可拓展性）。

技术人员在做前端项目时（我个人之前主要做前端）会非常注重组件化思维（ Component-Based Development ）和 DRY （ Don't Repeat Yourself ）原则。

对于追求像素级精准和代码复用的专业团队而言，这种“看上去很美”的生成结果可能会积累巨大的技术负债。

这种感觉就像“只管生，不管养”。

那么我们如何结合技术视角去实现能够不断优化的工作模式（更好的利用 AI 实现复杂完整项目）。

大家一起来讨论讨论。