补全只是第一阶段
代码补全解决的是局部效率，适合写样板、补参数、生成循环和解释语法。但真实研发任务通常不是“写一段代码”，而是“在现有系统约束下改变行为”。这要求工具理解目录结构、业务边界、测试方式、历史约定和用户目标。
因此，AI 编程工具正在从编辑器插件变成协作代理。它需要会搜索代码、读取上下文、提出计划、分步修改、运行验证，并在失败时收敛问题。
开发者能力结构会变化
描述问题
把需求讲清楚、把边界列出来，比单纯记 API 更重要。
审查结果
AI 生成代码后，人要能判断风险、性能、安全和可维护性。
构建验证
会跑测试、看日志、定位失败，是 AI 时代更重要的基本功。
团队应该建立协作规范
如果每个开发者都随意让 AI 改代码，项目会很快变得不稳定。团队需要约定：哪些任务可以交给 AI，哪些文件需要人工重点审查，提示词和上下文如何描述，生成代码必须通过哪些测试，提交说明如何写。
清风笔记的判断：AI 不会降低工程规范的重要性，反而会放大规范的价值。约束清楚的代码库，更容易被 AI 正确理解和修改。