AI代码助手用了半年，团队的开发效率到底提升了多少

去年团队里陆续有人开始用GitHub Copilot和通义灵码，到今年年初，我们干脆统一采购了许可证，所有人都用上了。半年过去了，分享一下实际效果。
最明显的变化是写重复代码的速度快了很多。以前写一个CRUD的接口，从建控制器到写完增删改查再加个分页，大概二十到三十分钟。现在描述一下需求，AI帮你生成骨架代码，你检查一遍改改参数接口，十分钟以内能搞定。这块的效率提升可能是最大的，原来一天写六个小时代码，现在同样的工作量大概四个小时能完成。
第二个变化是写单元测试的效率提升比写业务代码还明显。开发人员最头疼的事情Top1就是写测试用例。现在把函数贴给AI，让它生成对应的测试用例，大部分生成出来改一两处就能跑过。我们统计了一下，原来写测试用例的时间占了整个开发工时的比例大约在四分之一左右，现在降到了不到十分之一。当然前提是你得会改AI生成的测试——不是直接拿来就用的。
但也有些不太好的变化。一个比较明显的问题是，当代码是AI生成的，开发者对这段代码的"拥有感"在下降。以前手写每一行代码的时候，即使一个函数很复杂，你知道它怎么工作的，脑子里有一个完整的逻辑图。现在很多代码是生成的，你大概知道它是干什么的，但具体到某一行出了bug，排查的时间可能比自己写的还长，因为你不是那么清楚AI当初是怎么组织这段逻辑的。
另一个问题是代码质量的平均值在提高，但"惊喜"在变少。以前偶尔会有人写一个很巧妙的算法或者一个特别优雅的实现，现在大家都是跑AI生成的，水平被拉平了。对交付来说这是好事——代码风格统一了、标准更一致了。但作为技术负责人，我有点怀念以前代码评审的时候看到一些让人"wow"的实现。
总的来说，AI代码助手对团队效率的提升很明显，但它不是替代人的。它更像是一个能干但需要检查的初级开发，你交代的事他能完成七八成，但剩下的两三成和一些创造性的部分，还是得人自己来。