最近有个朋友向我抱怨，说他用AI助手写的代码运行起来特别顺畅，但三个月后想要加个新功能时却傻眼了——他完全看不懂自己当初写的代码，甚至连修改的思路都没有。这不就是典型的技术负债吗？只不过这次，负债的制造者从人类变成了AI。
在我看来，AI生成代码最大的问题不在于它写错了，而在于它写得太“完美”了。这种完美就像是用美颜相机拍出的照片——表面光鲜亮丽，背后却隐藏着真实的结构问题。当你需要修改时，才发现那些看似优雅的代码就像积木搭成的城堡，动一块就可能全盘崩塌。
识别这类问题其实有规律可循。首先是命名过于抽象，比如用“processData”这样的函数名，你完全不知道它具体在做什么。其次是缺乏清晰的模块边界，所有功能都纠缠在一起，就像一锅大杂烩。最要命的是，这些代码往往缺少必要的注释和文档，仿佛AI在说：“这么简单的逻辑，还需要解释吗？”
记得去年参与的一个项目，团队用AI生成了一个订单处理系统。起初运行得很顺利，直到我们需要对接新的支付渠道。这时才发现，原来的代码把业务逻辑、数据验证和第三方调用全都混在一个超长的函数里。重构这个系统花了我们整整两周时间，比重新开发还要费劲。
那么，如何避免这种情况呢？我认为关键在于转变开发思维。不要只关注“让AI写出能运行的代码”，而要思考“如何让代码易于理解和修改”。具体来说，可以遵循几个原则：要求AI为每个函数写清晰的文档注释；强制拆分过长的函数；最重要的是，保持代码的可读性比追求极致的性能更重要。
重构这类代码时，我通常会从理解业务逻辑入手，而不是直接看代码。先弄清楚这个功能到底要做什么，然后再去分析代码的实现方式。很多时候，你会发现AI生成的代码其实是在用复杂的方式解决简单的问题。这时候，重新设计一个更清晰的架构往往比修修补补更有效。
说到底，技术负债从来都不是技术问题，而是认知问题。当我们过度依赖AI的“智能”时，很容易忘记一个基本事实：代码最终是要被人理解和维护的。毕竟，AI可以帮你写代码，但它不会在凌晨三点被叫起来修复线上故障。
你在使用AI编程时，是否也遇到过类似的问题？是继续忍受这些“完美”的代码，还是下定决心彻底重构？这可能是每个现代开发者都需要面对的选择题。