把 Copilot、TabNine 甚至 Lynx 这类 AI 生成器装进 IDE，就像给键盘接上了火箭推进器：敲几下 Tab，整段函数就蹦出来，效率条瞬间拉满。但 Linux 之父 Linus Torvalds 的一句话像一盆冷水：“目前 AI 代码生成只是高级补全，不是真正的创造。”他认为，如果开发者只把 AI 当成“复制粘贴外挂”，最终产出的不是更聪明的软件，而是更花哨的技术债务 。

这种担忧并非空穴来风。GitClear 的最新报告显示，AI 提交的代码行数确实多了，可维护性却明显下降；为了修 AI 留下的坑，团队反而要花更多时间 。更隐蔽的风险是“肌肉萎缩”：当补全按钮替我们完成了变量命名、算法骨架乃至单元测试，我们就不再反复咀嚼问题本身，久而久之，对底层原理的嗅觉会钝化，创新也就无从谈起。

要效率还是要创造力，并不是单选题。很多团队把 AI 当作“第一稿机器”：让它先跑通基本逻辑，再留出一段“人工黑障区”，禁止任何人直接把 AI 输出合并到主干。程序员在黑障区里亲手重构、精简、注入业务洞察，把 AI 给的毛坯房改建成有灵魂的系统。这样做看似多走了一步，实则把 AI 当成“加速器”而不是“驾驶仪”。

另一种思路是反向利用 AI 的“平庸”。让 Copilot 生成三种风格迥异的实现，逼着开发者去比较、取舍、融合，从而在批判中激发原创。Lynx 这类可以用一句话生成整个应用原型的工具，也可以当作“可视化脑暴板”：先让它把点子跑成可点击的界面，再用人类审美和场景知识去打磨细节。

总结起来，AI 编程工具既不是万能神器，也不是创造力刽子手，它更像一把极锋利的菜刀：用得好，切菜事半功倍；用得懒，可能连手指一起切掉。保留“黑障区”、设置“批判式使用”仪式，把 AI 当搭档而不是替身，人类才能继续坐在驾驶位上。