AI编程工具这两年热度不减，烟台的开发团队也在用，但用出来效果两极——有人效率翻倍，有人生成的代码补丁摞补丁。差别不在工具，在用法：把AI当初级工程师带，还是当全栈专家用。这篇聊聊我们的实践。
AI的强项清单
样板代码：CRUD、接口脚手架、配置文件，AI生成又快又规范。测试用例：给定函数让AI枚举边界用例，覆盖度常常超预期。文档与注释：接口文档、代码注释这类体力活，AI出初稿人工校，省一大截。这几项占日常编码量的一半以上，先把这些交给AI，提效立竿见影。
必须人把关的清单
业务逻辑：规则在业务里不在语料里，AI会一本正经地编造规则。架构决策：技术选型、模块边界、性能取舍，错一次的代价是返工几周，AI的建议只能参考不能拍板。安全相关：鉴权、加密、注入防护，AI生成的代码必须过安全审查——它不懂你们的风险模型。
团队落地的规矩
规矩一：AI代码照常过代码审查和自动化测试，质量门禁不因来源放宽。规矩二：让AI解释它写的代码，说不清楚的不合入——听不懂自己代码的团队，出事时找不到病根。规矩三：沉淀团队的提示词和用例库，新人和AI的磨合成本大幅下降。
我们自己的体感
常斌用AI独立完成过小程序、网站、工作流、智能体和浏览器插件，AI的边界在哪他是一线体感——AI提效300%的口径来自这些环节的实测，不是营销数字。信服无限网的交付流程里AI初稿加人工签字负责是铁规矩。烟台信服无限给本地团队做AI工具落地咨询，按服务项评估，一案一价。
AI编程的常见疑问
初级开发者会被替代吗？
被替代的是纯样板劳动，会用AI的初级工程师比不会用的资深更能打。
AI代码安全吗？
必须过审查和安全测试，来源放宽质量就崩。
团队怎么起步？
从样板和测试用例切入，用例库沉淀起来再扩范围。
总结
烟台团队用AI编程，样板、测试、文档交给AI，业务逻辑、架构、安全人把关，审查门禁不放宽，提示词库沉淀下来。把AI当初级工程师带，别当专家供。工具用对边界，效率才是真的。