现在很多后端同学都在用 AI，但是很多人只是拿它直接生成完整项目，很容易拿到无法运行、漏洞很多的代码。我自己的使用方式更偏向辅助。
我常用场景：
- 根据表结构快速生成 MyBatis-Plus 的实体、Mapper；
- 写接口注释、异常文案；
- 解释报错栈，定位空指针、事务失效；
- 生成单元测试；
- 优化一段臃肿代码。
但是 AI 的局限性非常明显：它不熟悉你的业务上下文，容易写出有并发问题、安全漏洞的代码。拿到代码之后，必须自己阅读、测试、校验，不能直接粘贴上线。
推荐流程：让 AI 给出思路 + 骨架，自己填充业务逻辑；遇到复杂算法或者业务约束，给出更详细的提示词，比如 “需要保证并发安全，使用 Spring 声明式事务”。
对于后端来说，AI 更像高级助手，而不是替代者。基础的计算机基础、数据库、网络原理依然是根基。
