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AI 编程是框架还是库：抽象泄露与认知债务
AI Coding Is a Framework, Not a Library
Piglei 用「框架 vs 库」的区分来审视 AI 编程：框架掌握程序的整体结构，以极低的表面认知成本换取便利，而当下 AI 编程工具正被普遍当作这样的框架使用。文章以 Django REST Framework 为例——继承 ModelViewSet 只需一个 class 加三个属性就能生成整套 CRUD API，但要定制 create 的响应体、或给 list 加过滤条件，就得重写 get_queryset 等多个方法并堆上 if/else 补丁；改用不含魔法的 ViewSet 后代码变长，被藏起来的认知债务却浮出水面。作者认为框架的两个固有问题在 AI 编程上同样成立：抽象泄露（自然语言提示词失灵时，只能撕开抽象、精确到变量名去定位根因）与控制权丧失（Vibe Coding 把结构决策全交给 Agent）。他的建议是把 AI 当库用：寻找提示词的甜蜜区而非追求绝对最少的提示词，作为总设计师关注程序结构并把约束写进 AGENTS.md，并审查 AI 生成的代码。适合正在把 AI 引入日常开发的工程师。