AI都能写代码了，为什么还不能独立做软件？

现在，AI几分钟就能给你做出一个软件。
但程序能跑起来，就代表这个软件真的做好了吗？
如果你认为能，那你可能低估了软件开发真正的难度。

举个例子。
一家企业想开发一套库存管理系统。你把需求告诉AI，让它生成页面、编写代码、连接数据库，甚至把入库、出库、库存查询这些功能都做出来了。
打开一看，页面很漂亮，功能也能用。
是不是就可以交付了？

先别急。
假设仓库里只剩一件商品，两个销售人员几乎同时下单。系统能不能保证只有一个人订购成功？
客户退货了，库存怎么恢复？订单取消了，预占的库存怎么释放？如果数据库突然断开连接，系统会不会出现订单已经创建、库存却没有扣减的情况？
这些问题，客户一开始未必会告诉你，需求文档里也未必写得清楚。
可只要它们发生一次，系统就可能给企业造成真实损失。

你看，AI可以把代码生成出来，但代码里面有没有覆盖这些规则，是另一回事。

当然，这不是说AI处理不了并发、异常和复杂业务逻辑。只要上下文充分、要求明确，还有足够可靠的测试和验证机制，AI完全可以帮助解决这些问题，甚至自动完成其中相当一部分。

真正的问题在于：

谁来发现还有哪些问题没有被考虑到？谁来判断AI给出的方案是不是真的正确？

这才是软件开发最容易被忽略的地方。

01程序能够运行，只能说明它在某些条件下运行了起来

一个软件，从代码生成到真正交付，中间还要经历需求确认、系统设计、功能验证、异常处理、安全检查，以及上线后的维护。

程序能够运行，只能说明它在某些条件下运行了起来。并不能证明它符合所有业务规则，更不能证明它在真实环境中长期可靠。

所以，别把AI编程神话了。

02软件开发从来不只是把代码写出来

AI正在大幅降低代码实现的门槛，但软件开发从来不只是把代码写出来，而是要解决一个真实的问题，并且确保解决方案可靠、可用、可维护。

而这也引出了下一个问题：

如果连客户自己都没把需求说清楚，AI又怎么可能一次就把软件做对？

下一集，就来聊聊：
AI最容易搞错的，可能不是代码，而是客户到底要什么。