随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型如ChatGPT正逐渐渗透到软件开发的各个环节。作为程序员，能否合理利用这些智能工具，提升开发效率和代码质量，成为一个备受关注的话题。本文作者结合自身亲身实践经历，深入剖析了与ChatGPT进行结对编程的真实过程，尤其是在跨框架迁移任务中AI的表现与不足，呈现了一幅技术与人类协作的复杂画卷。 结对编程是一种古老而有效的开发模式，两人一组，一方“驾驶”编码键盘，另一方“导航”思路与设计，而引入ChatGPT作为“虚拟搭档”则打开了新的维度。作者回忆起自己曾长期未主动求助于大型语言模型，直到团队其他成员外出休假，无人问津的时候，才破例尝试借助ChatGPT完成Java生态中复杂的框架迁移任务。具体而言，需要将某个功能模块从Spring Boot迁移到Quarkus和Micronaut，然而对后两个框架的了解几乎为零，传统文档和示例对解决实际问题帮助有限，促使作者转向AI寻求突破。
在Quarkus框架部分，作者发现ChatGPT能够快速生成满足大部分需求的示例代码，这让他印象深刻。然而，理想与现实的差距也随之显现。ChatGPT提供的代码没有成功编译，其中关于@Interceptor注解的用法出现了根本性错误，这与官方CDI规范明显冲突。面对错误指正，ChatGPT虽会致歉并尝试给出替代方案，但往往陷入反复循环的死局——提出的方案不符合特定约束条件，但AI无法跳出此前推演的框架，反复回到起点。这种现象反映出当前语言模型在处理细节复杂且约束条件严格的编程任务时存在认知盲区，难以做到完全精准。 随后，挑战转向Micronaut框架。
鉴于其在JVM生态中相对年轻且文档生态尚未完全成熟，作者再次依赖ChatGPT。令人遗憾的是，此次AI更频繁地出现“幻想”式错误。例如，ChatGPT建议实现某个接口却将方法签名错误，这种基础误差再次暴露了模型训练局限以及对特定领域知识的掌握不牢固。引人关注的是，在被指出错误后，ChatGPT能够迅速自我纠正并提供新的方案，这种反应体现了它即时根据上下文调整输出的能力，使得人机互动充满张力与活力，也给开发者带来些许希望。 这些经历凸显出AI目前更适合作为熟悉工具或框架时的辅助学习伙伴，而非替代专业技艺的万能编程助手。作者举了著名程序员Manda Putra的观点，即用AI来学习新语言或新框架，比直接期待生成完美代码要实际得多。
ChatGPT更擅长解析代码含义、演示思路以及提供多样化角度，这为初学者或跨界开发者搭建了有价值的桥梁。 尽管如此，作者保持健康的怀疑态度，警告绝不可盲目复制AI生成的代码。尤其在涉及业务细节严谨、框架特性深奥的场合，未经仔细验证的代码极易导致项目风险。相比传统的技术问答社区，AI生成内容的专业度和准确性还有待提高。此外，“创意批判性思维”依然是开发者不可或缺的素质，只有在人类的引导和监督下，AI才能发挥其最大效能。 从宏观角度看，随着AI辅助编程工具不断成熟，程序员的工作角色也在悄然转变。
繁杂的重复性任务逐步被自动化替代，而理解架构、制定设计决策、驾驭复杂业务逻辑等核心能力依旧依靠人类智慧。AI不仅是问题的解答者，更可能是提示思路的点灯者，充当灵感火花的催化剂。合理平衡机器和人的优势，探索高效协同的开发模式，是未来编程范式创新的重点。 技术发展史告诉我们，每一次工具的诞生都极大地释放了创造力。计算机出现、编译器发明、高级语言问世，都曾深刻地改变程序员的日常和认知边界。如今，AI赋能编程的浪潮正处于初期阶段，其潜力与挑战并存。
良好的心态是关键——既要主动拥抱新技术带来的便利，也要保持严谨批判，防止依赖和误导。只有这样，个人和团队才能最大程度地从中受益。 总之，通过亲身的两次跨框架迁移实践，作者具体而生动地展示了与ChatGPT结对编程的全貌。虽非完美无缺，但为技术研究者和工程师提供了宝贵的实操参考。未来，伴随着模型的不断迭代升级，类似的协作体验将更加顺畅，AI在软件产出效率提升中的角色愈加重要。程序员们应当主动学习如何驾驭这项新兴技术，将其作为成长和创新的助推器，推动软件行业迈向更高水平的发展。
。
