AI代码生成的能力边界：什么时候用、什么时候不能信

AI代码生成工具（如GitHub Copilot、Cursor、通义灵码）正在被越来越多的开发团队采用，但对其能力边界的清醒认知同样重要，否则会在错误的场景下产生"信任陷阱"。AI代码生成的优势场景：重复性样板代码（CRUD、单元测试、接口定义）；常见算法的标准实现；代码注释和文档生成；跨语言代码转换；正则表达式和SQL查询构建。需要保持警惕的场景：复杂的业务逻辑实现（AI可能生成"看起来对"但逻辑错误的代码）；安全敏感代码（加密、认证、权限控制）；涉及并发和分布式的复杂场景；以及使用不在AI训练数据范围内的私有框架或内部库时。推荐策略：将AI定位为"初稿生成工具"而非"可信代码源"，所有AI生成的代码必须经过开发者理解和审查后再合入主干，绝不允许"复制粘贴不看内容"。