现在做AI编程有几个问题，就是其实很多产品经理把AI过于神话了。
最近带着团队即将上线我们用AI开发的一款产品，而在这款产品上线前，有几个亲身经历，认为是现在可以分享给那些还没有尝试AI编程的产品经理们。
1.任何产品需要迭代，而AI编程不能快速长期迭代
现在AI编程生成的代码虽然看起来很酷炫，如下是一些用Gemini3Pro生成的，但是认真一看，其实会发现真的实际投入生产上有非常大的问题，更多的是停留在前端静态页面与交互开发，同时这些代码是没有备注的，并且难以改动。
所以在二次开发的时候就需要再花时间去查看代码与相关的注释，而这些现在涉及到越来越复杂的系统就工作量翻倍甚至是几倍。
简单的应用可以用AI编程，页面数量不超过30个以上，一旦超过这个数量，就会导致产品的维护成本几乎还不如重新做。
所以适合做1.0的产品甚至是产品演示demo
2.数据库与后端的开发，无法完成
除了前面的问题外，还有一个问题外AI编程涉及到的数据库与后端问题，尤其是面对国内一些政府、事业单位对数据库是有要求的，这个时候现在目前一些低代码数据库是不能完成支持的。
同时云服务部署也难以支持，后端的接口撰写即使是cursor也是完成一些简单的接口逻辑，复杂的逻辑比如具体要和自己公司的业务流程一模一样，几乎很难。
除非自己的业务是标准的，比如OA系统、CRM系统，这些业务流程都会有企业的业务相关，属于个性化需求。
而AI就不能完成这些个性化需求了，因为提示词不能够个性化的生成界面与功能逻辑。
3.涉及到复杂架构
现在的 AI 编程，本质上依然只能快速产出单体应用（Monolithic App）。一旦涉及到微服务架构、分布式、高并发、容灾、可观测性这些真正的工程能力，AI 就明显力不从心。这个阶段必须靠架构师来兜底，所以未来真正吃香的不是会写代码的人，而是有 10 年以上经验、懂产品 + 懂架构的产品经理——因为他们能站在系统级视角做规划，而不是只盯着一个小功能。
我们最近上线的一个“AI 编程驱动项目”就是典型案例。虽然我这次不仅做了需求调研、原型设计，甚至下场参与了前端开发，AI 在整个过程中也相当于一个技术顾问 + 产品助理，但问题依然不少。
1. AI 编程高度依赖产品经理的“框架约束”
比如团队只会 Vue 而不会 React，那如果你不提前告诉 AI，AI 默认生成 React 项目，后面要么重写、要么二次开发，成本直线上升。换句话说，AI 需要“被引导”，否则会把团队带沟里。
2. 适合做 Demo，不适合做长期可维护系统
以现在 AI 的能力，做 1.0 Demo 或 Beta 产品完全没问题。但只要进入二次开发、个性化改造、商业化迭代这些场景，有几个致命点会暴露：
旧代码很难复用，新功能往往只能“往上贴补丁”，UI/交互体系很难统一，代码风格不一致，模块之间越来越割裂
3. 大模型版本升级会进一步“破坏一致性”
你就算把早期的 prompt、代码规范全部存下来，只要底层大模型换代了（通常 3～6 个月就会换一次），AI 的代码风格、UI 习惯、逻辑偏好都会变，然后你会发现——新版本 AI 写出来的 UI 风格、组件结构、命名规范，完全接不上旧项目。最后只能推倒重来，或者强行在一套割裂的代码上继续堆功能。
这就是当前 AI 编程的最大现实：
它非常适合做“第一次开发”，非常不适合做“长期维护”。
下面是 Gemini 3 Pro 的一个典型编程输出示例（你提到的案例）。
钢铁侠贾维斯的操作界面
今天的分享就到这里。
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