我很认同王垠说的这个观点——“不懂计算机科学的人用好 AI 编程是妄想”，这话我觉得一点没错。

现在很多人对AI编程有误解，以为它能替自己解决一切。问题是，AI生成的代码不是你的能力，它只是把互联网上无数人写的东西拼起来，然后“猜”出一个看似合理的结果。猜对的时候你觉得它很聪明，猜错的时候，它却能一本正经地给你胡说八道。如果你自己没能力判断它到底对不对，那它把你带沟里去是迟早的事。

我自己做TDengine TSDB的时候，深刻体会到这一点。TDengine TSDB是一款为时序数据设计的数据库，里面有很多别人没做过的设计，比如“一个设备一张表”。这些设计不是拍脑袋想的，而是我亲手写了几万行C代码、经历了无数次线上验证才总结出来的。你让AI来写，它也能拼出一条看起来像样的SQL，能用上tbname、group by、interval，但关键的细节一定错，因为它根本不理解时序数据的特点和数据库的底层逻辑。

我也用过Cursor、Claude、GPT来写代码，体验和王垠说的差不多：走错方向、大量重复、抽象混乱，甚至会把原来对的地方改坏。几万行生成的代码，能留下来的可能不到一成。你要不断地盯它、改它、验证它，否则最后留下的就是一坨面条。

所以问题的本质不是“AI会不会写代码”，而是“你能不能判断它写得好不好”。如果你有足够的功底，AI是你的效率放大器——我让它帮我生成一份带TDengine、Grafana的docker compose，能省掉我一半时间。但如果你没这个功底，AI只会让你更快地写出更多的垃圾。

这也是我一直跟我们团队强调的：AI不会取代人，但会用AI的人会取代不会用AI的人。我们自己也在做零代码的功能，让工业、能源用户不用写SQL也能跑报表、做预警，但前提是你得知道自己想要什么、要解决什么问题，否则再多功能也帮不了你。

AI编程不是让你省脑子的，它只会放大你的能力。如果你的能力是0，放大多少还是0。这也是我同意王垠这句话的原因：不懂计算机科学，想靠AI搞出好东西，就是妄想。

最后我想强调一点：AI也许能取代大量写业务代码的“码农”，但它取代不了架构师，更取代不了真正懂计算机科学的人。好的系统设计，是逻辑、抽象和权衡的综合体，不是统计意义上的“最可能答案”。如果你不懂这些，AI只会帮你更快地堆出一座技术债的垃圾山；如果你懂这些，AI才能让你更快地把好东西落地。