AI 重写老项目，爽感停在上线之前

这故事太适合传播了

最近看到一段访谈，昆仑万维董事长方汉提到一个案例。有位独角兽公司的 CTO，用 3 个月、约 6000 美金，借助 AI 把一个 100 多名程序员写了七八年的项目重写了一遍。

里面还有个更抓人的数字，每天消耗 20 亿 Token。

Token 可以粗略理解成 AI 处理文字和代码时消耗的计量单位。这个数字一摆出来，味道就来了。几千美金，三个月，重写多年项目，还牵扯到 100 多个程序员。对于不写代码的人来说，这听起来像 AI 又赢了一局。对于程序员来说，这就有点像恐怖故事了。

但这类故事最麻烦的地方也在这里。

它听着太顺了，顺到像专门给老板看的 PPT。

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老项目有个幻觉

重写老项目，很容易让人产生一种错觉，原来当年那帮人这么慢。

你看，现在 AI 一上，三个月就搞定了。

可老项目不是这么算的。

一个系统能跑七八年，中间大概率经历过无数次需求变更、线上故障、客户投诉、临时补丁。很多代码今天看起来奇怪，不一定是当年程序员水平差，也可能是业务当时就长那样。

后来的人拿着最终版本往回写，速度当然会快。

这有点像走迷宫。第一个人撞墙撞了半天，终于把路线摸出来。第二个人拿着路线图进去，十分钟走完，然后说第一个人太菜。

听起来就不太讲武德。

AI 在这里肯定加速了，但它加速的是一件已经有答案的事。这个区别挺关键。

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写完以后怎么办

很多做过项目的人，听到重写两个字，第一反应一般不是兴奋，是头疼。

因为写完只是前半段。

老系统最麻烦的地方，往往不在代码丑。代码丑大家忍忍也就过去了，真正让人不敢动的，是它正在跑。

每天有人用它下单、查账、导数据。某个没人喜欢的判断条件，可能挂着一个老客户的特殊流程。某个命名蠢到离谱的字段，可能十几个报表都在用。

你让 AI 重写一套，当然可以。现在模型写代码确实快，尤其是旁边有旧代码当参照。

可上线那一刻，气氛就变了。

会议室里讲重写完成很爽，真到发布窗口，开发和运维只会盯着监控。系统一炸，用户不会关心你烧了多少 Token，只会问数据去哪了，钱为什么对不上，页面怎么打不开。

所以这个故事最该补的一句是，重写完之后，真的替换旧系统了吗。

如果没有，爽感就还停在演示阶段。

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Token 数字有点像烟花

20 亿 Token 这个说法，确实很唬人。

但程序员对这种数字崇拜其实挺熟。以前有人喜欢问一天写多少行代码，后来大家都知道，这问题多少有点外行。现在换成一天烧多少 Token，味道差不多。

烧得多，只能说明机器很忙。

忙出来的东西能不能用，还要另看。

AI 写代码最烦的地方，是它有时候太像那么回事。结构完整，命名顺眼，注释也挺像人写的，跑几个测试还真能过。然后你一放松，它可能就在某个边界条件里给你埋了个雷。

这种雷还不一定当天炸。

半个月后，一个老用户点了一个没人想到的按钮，系统突然抽风。你查半天，发现 AI 当时顺手改了个看起来更合理的逻辑。

这时候很难不骂人。

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程序员怕的不是 AI 写代码

说实话，现在程序员用 AI 写代码已经很普遍了。很多人嘴上骂，手上也没停。

写脚本、补测试、查文档、生成样板代码，确实省事。小工具、小页面、一次性的内部系统，效率提升也很明显。

大家反感的，其实是那种特别粗糙的叙事。

AI 三个月干完七年项目，所以程序员不值钱了。

这话听着就像没在一线待过。

软件开发里最折磨人的部分，常常不是把代码敲出来。是需求今天这么说，明天那么改。是一个看似简单的按钮，后面挂着几个系统。是产品说应该很快吧，然后你打开代码库沉默十分钟。

这些东西 AI 能帮忙，但它不能替你背锅。

至少现在还不能。

先看后半场

所以这个案例可以看，也值得看。AI Coding 的进步是真的，很多开发工作的方式也会变。

但如果只盯着三个月重写这半截，就很容易看嗨。

后半截更重要。

有没有上线，跑得稳不稳，后续谁维护，旧系统是不是真的能退掉，原来的团队是不是可以安心散场。

这些问题没答案之前，它更像一个很漂亮的技术展示。

展示当然也有价值。只是别急着拿它当行业结论。

老项目这东西，写一遍不难，写完还能稳稳跑下去，才是麻烦的开始。