程序员的 AI 工作流：编码、Review、测试、文档哪些该交给 AI？

有个说法：AI 最先替代的不会是程序员，而是不用 AI 的程序员。因为程序员的工作恰恰是最容易被结构化的——需求、代码、测试、文档，几乎每一步都有清晰接口。

但「用 AI」不等于「全交给 AI」。下面按四个高频环节，给出可落地的分工边界。

一、编码：样板代码与脚手架交给 AI

重复的、模式化的部分最该外包——CRUD 接口、正则、SQL、配置文件、样板测试。你保留的是模块划分和接口设计：

# 提示词：从已有表结构生成带校验的 CRUD 接口
你是一名资深后端。基于以下表结构：
User(id, name, email UNIQUE, created_at)
请生成：
1. 创建用户的接口（含邮箱唯一性校验、参数校验）
2. 对应的单元测试用例（正常 / 邮箱重复 / 参数为空）
3. 用一句注释说明每处校验的防御意图
要求：代码可直接运行，不引入未声明的依赖。

二、Code Review：让 AI 当第一道关

• 风格统一、空指针/越界等明显缺陷，先让 AI 扫一遍，人只看它标红的逻辑点；
• 把 AI 的 review 结论当 checklist，而不是最终判决；
• 涉及并发、事务边界的，必须人工复核——这类问题 AI 经常「看起来对」。

三、测试：边界用例与单测生成

给一段函数，让 AI 补「正常 / 边界 / 异常」三类用例，往往比手写更全。它擅长覆盖你容易忽略的分支，但用例的断言是否正确仍要你确认。

四、文档：从代码反推文档

最反人性的活——写 README、接口文档、变更说明——正是 AI 的强项。把代码喂进去，让它产出初稿，你校一遍术语和边界即可。

五、三个不该完全放手的地方

• 架构与关键决策：用什么模式、怎么分服务，这是「为什么」层面的判断，AI 给的是平均解；
• 安全敏感代码：鉴权、加密、权限，出错代价极高，必须由人把关；
• 涉密代码：公司内网代码、密钥、业务规则，不要贴进任何外部在线工具——这也正是私有化/统一接入层存在的意义。

把模型调用、密钥管理、多模型切换这些脏活交给接入层，是程序员省心的第一步。参考 《多模型统一接入层实战》。

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