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询问任何工程副总裁 AI 编码工具是否能提高生产力，他们都会给出肯定的回答。但如果你询问一名在一套拥有十年历史的代码库中工作的资深工程师（Staff Engineer），这套代码库里有六个没有文档记录的数据模型，部署流程全靠 Shell 脚本维系，你得到的答案将会截然不同。

AI 编码工具带来的生产力提升呈现出一种大多数组织尚未完全消化的分化态势。初级工程师在每周完成的任务量上看到了 27%–39% 的提升。而在一项针对真实世界问题的受控研究中，资深开发者在使用 AI 辅助时，完成任务所需的时间反而比不使用时增加了 19%。这两个结果都与这些工具的工作原理相一致 —— 并且它们正导向一个目前正在工程团队中悄然上演的管理陷阱。

新员工在入职第三天就上线了一个新功能。团队里的每个人都印象深刻。三周后，她引入了一个 Bug，一位资深工程师只用了五个字就解释了原因：“我们不那样做。”她对此一无所知，写出那段代码的 AI 也是如此。

AI 编程助手极大地缩短了新工程师完成“首次提交”的时间。但这种速度掩盖了一个大多数团队都没有察觉到的权衡：过去那种让初级工程师速度慢下来的“代码阅读”过程，恰恰是教会他们系统如何实际运作的关键。剥离了这个过程，你得到的就是那些能够将自己不理解的功能发布到尚未内化的架构中的工程师。

问题不在于工具。而在于我们没有更新入职流程，以适应 AI 现在所做的工作 —— 以及它不再要求工程师亲自去做的事情。