第一，改得太顺。AI 很容易给你一种“它都懂了”的错觉。实际上它可能只是顺着命名猜，遇到隐藏约束就翻车。

第二，测试太假。它会写出能过的测试，但不一定写出有保护力的测试。

第三，依赖幻觉。一个包、一个 API、一个配置项，看起来像真的，实际不存在或者版本不对。

第四，局部正确、全局不通。单个函数没问题，接到现有项目里就破坏了缓存、权限、事务或兼容逻辑。

第五，人开始懒得 review。这个最危险。AI 让写代码变快，但不代表理解成本消失了。

我现在的底线是：凡是 AI 改过的核心逻辑，必须自己看 diff；凡是涉及数据、权限、支付、删除、迁移，必须跑验证；凡是它引用的库和 API，必须查官方文档。

把 AI 当加速器很好，把它当责任人就不行了。