​​AI写代码在特定场景下是靠谱的，但需结合人工审核与专业知识。​​当前AI已能高效生成基础代码（如微软30%代码由AI编写），尤其适合模板化任务和快速原型开发；然而复杂项目仍需人类把控逻辑、安全性和业务适配性。以下是关键分析：

1. ​​效率与局限性并存​​
   AI工具（如GitHub Copilot）可秒级生成排序算法、API接口等代码，显著提升开发速度。但面对模糊需求（如电商系统集成）时，AI可能输出低效或存在安全漏洞的代码，例如未防护SQL注入的登录模块。

2. ​​学习成本与工具价值​​
   编程小白可通过AI生成代码学习语法（如Python函数），但需理解基础概念以调试优化。经验开发者则能利用AI完成80%重复劳动，专注架构设计等核心工作。

3. ​​未来趋势与角色演变​​
   科技巨头预测AI将承担50%开发工作，但人类角色会转向需求分析、代码审查和模型训练。AI无法替代对业务逻辑和用户体验的深度理解。

​​提示：​​ 将AI视为“智能助手”而非替代品，明确需求描述并严格测试生成代码。持续学习编程基础，才能在AI时代保持竞争力。