## AI辅助编程：更快，但错误更多 最近的Hacker News讨论围绕coderabbit.ai的一份报告展开，该报告发现AI辅助导致已发布代码中的错误增加1.7倍。许多评论员认为这并非什么新鲜事——开发者长期以来一直使用快速但可能粗糙的修复方法（例如过多的空值检查或过度依赖Stack Overflow）来优先考虑速度而非质量。 普遍的观点是，AI *加速* 了这些现有的趋势，自动化了“感觉编程”——即在不深入理解*为什么*有效的情况下就能运行的代码。虽然AI也可以生成单元测试，但这些测试通常是对重新实现的测试，而不是对原始代码的测试，需要仔细的手动审查。 有人认为错误增加可能是*发现*的错误所致，因为代码审查通常不足。另一些人指出，由于AI生成的代码效率低下，可能会导致资源使用量增加。最终，讨论将AI定位为原型设计可能很棒，但对于关键项目来说风险较高，强调需要勤奋的审查和测试来降低错误率。值得注意的是，一位评论员指出，发布该报告的公司在推广AI驱动的代码*审查*工具方面具有既得利益。