你好，我是方可乐。
一个从Java开发成功转型，聚焦 AI 编程、AI 应用和智能体开发的 AI 应用开发工程师。
最近一星期，用Codex 重构代码，写着写着，项目被搞成一坨。
这次，真翻车了。
近半年来，我一直在做 0-1 的东西。
这种项目有个特点：一旦搞错，后面根本没法擦屁股。
架构歪了，后面所有代码都在错误的路上瞎跑，越改越乱。
我开始怀疑自己是不是不会用AI了，怎么代码越写越回去了？
明明用上最顶级的模型了，最新的gpt-5.6 sol xhigh，结果呢？
工作速度慢，老是干很多冗余的事，真正的活又总是干得坑坑洼洼。
有一度我真的在想，是不是我的问题？
后来我想明白了。
——问题出在协作方式上。
现在的 AI 智障率是真的高。
不是因为模型不行，是因为让它干了它不该干的活
——从零开始拿主意。
一个生产级别的项目，从架构到目录到数据模型，全让它说了算。
它每一步都觉得自己干得挺好，但每一步都在低层次打转。
自己出题，自己批卷子。
自己下场，自己当裁判。
能靠谱才怪。
最近有人吐槽 Sol 也是这样，总在低层次处理问题，看着很努力，实际全在绕圈。这就是问题的本质：让 AI 拿太多主意了。
不是什么开发场景，都能大概瞄一眼方案，就回复说：同意/继续。
开发这个事情，没这么简单。
生产级项目，正确的玩法是反过来的——
从架构开始，你先把脚手架搭好。
目录结构、模块边界、数据流、接口约定，大方向定死。
然后，再让 AI 逐个抄作业。
没错，就是“抄作业”。
你给它一个明确的小任务，它照着模板填。
一个格子一个格子填，又快又稳。
它自由发挥的时候，什么都想帮你做，结果什么都做不扎实。
我现在的感受是：模型再强，你让它平地起高楼，它照样给你盖歪。
AI 不是不能干活，是不能拿主意。
翻车了坑有点多，接下来的坑，只能用时间去磨。
但这次踩坑，我梳理得越清楚，对我后面设计 harness 就越有价值。
什么该让 AI 决定，什么该人来定，边界画得越早，后面越省事。
如果你也在用 Codex、Claude Code 这些工具做项目，记住这句话：
先搭脚手架，再让 AI 抄作业。
越是复杂的功能需求，越是得自己把关和设计，不能让AI自己0-1。
写在最后
2026，我正在做一个AI成长圈，一个聚集同行者的微信群，目前已经有不少同学加入。AI探索这件事，一个同频的圈子，一群共同前行的人，才能走得更快，更远。
我越来越清楚，AI Growth的核心价值，不只是“我做了一个网站”。它真正承载的是：我的经验筛选、我的实践路径、我的内容体系、我的 AI 分身，以及我和大家一起持续成长的过程。
耗时一个月，我用 Codex AI 编程，给可乐 AI 成长圈打造了一套系统
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未来，我会继续把AI Growth打造成一个更完整的 AI 实战成长系统。这里既有学习路径，也有实战任务；既有我的经验沉淀，也会连接更多优质资源。
对我来说，这不是一个一次性项目，而是我的 AI IP 长期系统化的一次开始。
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我会把自己真实的开发经验、工程复盘、模型探索路径
第一时间在这里分享给圈里的伙伴。一起走、一起试、一起成长。
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