自去年11月以来，一位用户通过个人Claude Max账户，广泛地使用Claude Code和Claude Opus 4.5，以及OpenAI的Codex，进行了AI辅助软件开发的实验，在完成五十个项目后，得出了一系列见解。这位希望保持匿名的用户表示，这段经历让人想起个人电脑的早期时代，特别是学习Apple II Plus上的BASIC语言。

该用户自愿承担了该项目，并支付了OpenAI和Anthropic的付费AI计划。实验揭示了关于当前AI编码代理的状态和潜在陷阱的十个关键教训。

一个重要的收获是将AI编码代理与3D打印进行类比。该用户指出，虽然3D打印可以相对容易地从下载的模型文件中创建复杂的对象，但结果通常需要进一步的改进，并且创建新颖的形状需要专门的技能。类似地，AI编码代理可以快速生成代码，但输出可能无法立即投入生产，并且对于复杂或新颖的应用程序，需要人工监督和专业知识。

该用户强调了理解AI编码代理的局限性的重要性。虽然这些工具可以显著加速开发过程，但它们不能取代熟练的程序员。AI可以处理例行任务并生成样板代码，从而使开发人员可以专注于更高级别的设计和问题解决。

该实验还强调了仔细进行提示工程的必要性。AI编码代理生成的代码质量与所提供指令的清晰度和具体性成正比。模糊或含糊不清的提示可能导致次优或不正确的代码，需要大量的调试和改进。

此外，该用户发现AI编码代理擅长为具有现成解决方案的明确定义的问题生成代码。但是，它们难以解决需要创造性问题解决和创新算法的新颖或复杂问题。在这些情况下，人类开发人员对于指导AI并确保代码的质量和正确性仍然至关重要。

该用户的经验表明，AI编码代理是软件开发人员的宝贵工具，但应谨慎使用，并清楚了解其功能和局限性。软件开发的未来可能涉及一种协作方法，其中AI协助人类开发人员创建创新和高效的解决方案。