一天3.7万行代码的真相

Garry Tan于社交平台上高调宣称, 其借助AI编码智能体, 每日可于五个独立项目里完成并部署3.7万行代码, 且还连续72天毫无间断地发布。此数字听起来颇为惊人, 然而很快便被有着13年经验的资深工程师留意到。他径直去翻看Tan个人网站的前端代码, 发觉这些代码根本并非高效的成果, 而是拼凑堆砌而成的垃圾。

代码量和性能严重脱节

Tan的网站, 当用户进行访问之际, 会引发169次针对服务器的请求, 加载的总量达到了6.42MB。与之形成对照的是, 同样处于Y Combinator所运营的Hacker News首页领域, 仅仅只需7次请求, 总体大小仅仅只有12KB。这样的数据间的差距表明, Tan的代码量尽管十分庞大, 可是全然不曾对性能优化予以考量, 用户的访问体验糟糕至极。

冗余代码塞满整个网站

代码审查时发现, 网站里头填塞进了数目为78个的全不相关的控制器, 用户根本压根儿不会去用到, 然而浏览器却不得不将其全都作下载处理。这般的设计全然完全就是在浪费资源, 此情形不但不仅拖慢了加载网站时的速度, 反倒还额外增加了服务器所承受的繁重负担。资深靠谱的工程师明确指出, 这显而易见明显就是AI生成代码之后没有经过人工细致清理所导致产生的结果。

图片资源管理混乱不堪

更让人觉得夸张的是, 网站的那个Logo图片，居然同时以八种不一样的格式存在着, 而且其中还有一个大小为0字节的空文件。除此之外, 有一些并没有经过压缩的超大PNG图片, 原本是能够运用现代格式将其优化到仅为原体积零头大小的, 然而却被直接扔到生产环境当中了。这样的操作使得开发者感到哭笑不得, 这完全就是外行才会有的水平。

AI编程的典型病征

业内会批评这样的操作, 视其为“有量无质”的典型病征表现, AI具备可瞬间生成海量代码之举, 然而要是缺少人类的审查过程, 那么便会致使产生大量冗余情况, 还有测试脚手架残留状况以及低效的架构设计问题, 为了达成“快速发货”的目的从而去牺牲性能, 这同软件开发所追求的简洁以及稳健的最初目的是相互违背的。

质量控制永远是生命线

这起事件, 给处于AI编程热潮里的开发者敲响了警钟, 代码生产速度固然不可或缺, 然而质量控制始终是生产环境的生命线所在。一旦AI生成速度超越人类审核能力, 盲目地去追求数量, 将会造成性能堆叠, 并且还会埋下安全性以及维护方面的隐患。快速度迭代的核心要点是“稳步地向前迈进”, 并非是一味地单纯堆砌代码。

在你看来, 于运用AI去编写代码之际, 究竟应当将速度置于优先位置, 还是把质量摆在首位呢? 欢迎之际到评论区之中去分享属于你的看法, 进行点赞以及转发, 从而让更多的开发者能够看到这一教训。