到底什么是代码？
它从来都不是目的，只是达成目标的一种方式。
我们习惯于亲手写出每一行代码，然后一行行读、一行行审，仿佛只有我们能读懂的、看上去合理的代码，才是可靠的。然而即便如此，我们也从来没法保证它完全没有 bug、能完全达到预期。
AI 写的代码看不懂？不好说话？长得奇怪？但如果它跑得通、测得过、达得了你要的目标，为什么不接受？
这一切听上去也许“激进”，但其实只是技术历史的常识延续。
从汇编到 C，再到 Python，再到 prompt，我们一直在走向抽象化，把人一步步从实现细节中解放出来。AI，不过是让这一步走得更彻底一点。
这篇文章就是来自一个坚定的“降临派”的思考：AI 写代码是不可逆的未来，我们所处的，是一次彻底的迁移期。
现在的任务不是讨论要不要用 AI，而是如何全面转向
我们现在正在一个特殊的阶段：大部分老项目并不是 AI native 的，而是手写代码的历史遗产。AI 工具的加入不是从零开始，而是“半路接管”。这就是问题复杂的原因。
但这只是一个过渡。最终所有项目都会变成 AI native，从第一行代码就是 AI 写的，从第一天就是 prompt 驱动的，到那时人们不会再为“AI 写代码”这件事感到困惑，就像我们今天不会怀疑编译器会不会乱翻译一样。
所以，我们现在唯一该做的，是加速这一过渡。
我主张：
- 项目中的所有代码贡献者都应该尽快转向 AI 工具（Copilot、Claude Code、Cursor、Codeium 等都可）
- 不要谨慎使用，要主动深用，把 AI 工具当作主力，而不是插件
- 管理者也要转变思维：不再靠人工 review 控制一切，而是建立 AI 可控的质量机制
第一层防线：让 AI 先写 UnitTest，再让它改代码
举个我们自己项目中的真实例子。
一个运行多年的老模块，没人维护，代码没有文档，甚至原开发者已经离职。一个新同学要来改点逻辑，几乎寸步难行。
我们采用的方法是：先让 AI 去写 UnitTest，把模块边界定义清楚。
AI 可以很快理解代码结构，生成高覆盖率测试，尤其适合黑盒式校验。在这个基础上再让 AI 去改逻辑，最终只要测得过、跑得通，就能合并。
这背后的思想是：代码不是让人“看懂”的，是要能“通过验证”的。
第二层防线：打开所有 lint，强制统一代码风格
AI 写的代码风格是随机的。
Claude 喜欢缩进，Copilot 喜欢长变量名，Cursor 会引用很多旧 pattern。
唯一的出路是：打开你项目中所有 lint 规则，一个都不留。
你以前可能觉得“每行不得超 120 字符”是烦人的约束，但在现在的 IDE（如 VSCode）里，左右都是插件、AI 工具，中间只有一点点区域能看代码。120 字符刚刚好。
统一风格之后，再五花八门的模型产出也会被强制对齐。
第三层防线：构建完整的 AI 驱动流水线
不要幻想人工 Review 能拦住所有 AI 问题。
你需要的是一条自动化的流水线：
- AI 生成代码与修改（Claude、Copilot）
- 自动生成 UnitTest（Diffblue、Codeium）
- 严格 lint（ktlint、detekt、ESLint）
- AI Review（CodeAnt、Qodo）
- CI/CD 统一测试并上线
AI 写，AI 测，AI 审，最后人来定夺。
管理者的职责，不是挡住 AI，而是设计一套能约束它的流程。
那么人做什么？
人不再是造轮子的，而是设计水坝的。
你需要定义 prompt 框架，建立贡献规范，设置质量底线，构建一套流程让各种模型都能输出可信的结果。
你是 orchestrator，而不再是 executor。
你负责让这次技术的迁移发生。
我们终将进入 AI native 的世界
过渡阶段是混乱的。人类代码、AI patch、不同模型交叉编辑、风格不统一、上下文信息缺失……
但终点是确定的：所有代码将由 AI 写、由 AI 维护、由 AI 审查。人只是设定目标和期望。
到那时候，写代码这件事，将不再是人类技能的核心。它会像过去的汇编、指针、手写内存一样，留在历史里。
而你现在的责任，是让那一刻顺利到来。