使用场景与局限性分析

1. 适用场景

• 快速原型开发：AI生成的代码可快速验证想法，再手动优化；
• 遗留系统维护：通过自然语言描述需求，AI生成兼容旧代码的修改方案；
• 技术债务清理：AI识别重复代码并提出重构建议。

2. 局限性

• 领域知识依赖：特定业务逻辑（如金融风控规则）需人工校准；
• 性能敏感场景：AI生成的代码可能未充分考虑内存或网络优化；
• 多模型切换成本：不同任务需选择最合适的AI模型（如代码生成用GPT-4，调试用Claude）。