1. AI coding的输出效率非常大，使得产品可以快速迭代。对于绿色发布，或者第一版产品来说效果非常明显，但是，包括重构，移植，后续的维护摩擦会很大。因为开发没有随着代码的增长而成长，中间的代码逻辑失去了控制。AI代码像癌细胞一样扩展，缺少骨架支撑会使维护异常困难。
  2. 同时，由于代码的扩展速度过快，一旦发现问题，通常已经来不及了。
  3. 接口的一个优点是屏蔽实现。使代码的交互不需要深入细节，而只是通过接口进行调度，封闭性和单元性较好。
  4. 也许这是一个时间点，代码重构的规模不再以代码为粒度，而是以一个单元模块为粒度的重写。
  5. 代码的可解释性需要与代码共同成长。
  6. 在使用AI描述功能时。我，或者人类总体，都会遗漏一些功能描述，但是在编写这个功能时候，因为涉及了具体的功能思考，功能往往是合理且具体的。这也许是大脑思考的一种抽象机制，我们往往只记住功能的最直接，或者权重最重的那一面，而忽略了功能的其它方面。例如这个blog，我在和AI协同编写的时候，设计了一个离线备份功能，也就是把所写过的所有内容打包下载。听起来这没有问题。但是下载到本地的时候，文件名重叠会使文件系统自动编号，也就是...(1),...(2),..., 这是文件系统保护文件不被覆盖的一种方法，但更合理的方式是加一个时间戳。我在描述功能，以及AI在听从我的要求进行功能编写的时候，并没有采用这样的方式。但，如果是我自己写，书写过程迫使我一定要给文件保存名一个命名规则，这个过程里，我多半会采用时间戳的方式。