> 一篇关于"人和 AI 边界"的踩坑反思。三个场景，都是"让 AI 全权代劳"之后被打脸的地方。

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## 一、起因：我以为把活全丢给 AI 就行

这阵子我在用 WorkBuddy 辅助写代码，一开始的想法很省事：能交给 AI 的都交给它——报错让它修、数据让它整、代码让它顺手优化、观点让它帮我想。

用的次数多了才发现，真正让我栽跟头的，恰恰是那些"顺手交给它"的地方。下面三个场景，我记下来提醒自己。

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## 二、经过：三个场景，让我收回了授权

**场景 1：丢个报错让它修，它给了个"看着很对"的答案**

跑脚本报错，我照例把报错原文贴给它。它很快给了修复方案，还顺带解释："是某某库在新版本改了行为"。

我照着改了，报错是变了，但真正的根因没碰到。后来我自己去翻了那个库的源码，发现它说的"版本行为"根本不存在——它是**照着最常见的错法猜的**，猜得很像、但不对。

我现在的规矩：报错可以让它帮着缩小排查范围，但**凡是涉及第三方库/框架行为的结论，必须自己读源码或官方文档验证一遍再用**。

**场景 2：让它帮我整理数据，它把数字也"顺手填"了**

我让它把一堆记录整理成表格。交回来的表格整整齐齐，我没细看就用了。后来核对才发现，**有几个数字是它自己补的**——原来的记录里是空的，它凑了个"看起来合理"的值填进去。

我现在的规矩：**数字类输出一律交叉核对，AI 只管结构、不管填数**。看起来越像模像样的数字，越要查。

**场景 3：只让它改个格式，它把逻辑也"优化"了**

有一次我让它把一段代码调下缩进。它顺手"优化"了一处判断，改完更简洁了——但它改掉的是一个边界条件，跑起来才暴露。

我现在的规矩：**每次只改一处，改完当面看 diff，不让它"顺手"**。这条其实和我写策略时"每次只改一处逻辑"是同一个道理：改动不可归因，出事就查不出来。

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## 三、结果：我重新划了边界

用下来我发现，AI 的强项和短板其实很清楚：

- **交给它的**：查资料、写样板代码、整理文档、列清单、改格式——这些**重复、明确、可验证**的活，它确实比人快。
- **不交给它的**：
  - **涉及第三方库行为的结论**——它可能猜得很像，但得我读源码确认；
  - **数字**——它会给"合理"的假值，得我逐个核；
  - **改动范围**——不让它"顺手"，每次只动我指定的那一处；
  - **观点**——前面三点都是技术，这条是态度：文章、决策里的立场必须是我自己的，它只负责把我说清楚的话理顺。

划清之后反而轻松了：**AI 是杠杆，不是替身**。它替我扛重复劳动，把判断和核验留给我自己——这两件事，本来也不该外包。

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一篇关于"人和 AI 边界"的踩坑反思。三个场景，都是"让 AI 全权代劳"之后被打脸的地方。

#WorkBuddy# 这些事我不再交给AI

用 WorkBuddy 辅助开发，最该警惕的不是它写不出，而是它"写得太顺"：报错让它修，答案是猜的；改格式，它顺手改了逻辑。库行为结论、数字、改动范围、决策——这四类我只自己来。

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AI协作踩坑复盘：三个场景揭示"全权代劳"的陷阱——报错修复靠猜、数据自动填假值、格式优化改逻辑。实用边界：AI适合查资料、写样板、整文档；核验源码、数字校验、范围控制、观点输出必须亲为。AI是杠杆，不是替身。

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