项目哪些部分由 AI 生成，哪些由你独立实现？

知识专题：项目背景、架构与职责题目类型：项目深挖技术难度：进阶

相关面经：35 篇题集来源：3 个

更新时间：2026-10-29

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考查重点：AI 辅助范围与个人实现。按模块区分自己决定的设计、独立实现和 AI 辅助生成，选一次审查修正说明最终理解与控制

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参考答案

核心回答

假设知识问答服务中，业务设计和关键处理由自己完成，AI 辅助生成了部分代码，可以这样回答：

我主要负责需求拆解、接口和数据结构设计、检索与回答流程，以及关键失败路径的实现。AI 主要辅助生成重复的接口骨架、数据转换代码和测试初稿，具体采用哪些由我审阅决定。开源框架提供的能力，我也会与自己实现的模块分开说明。

一次具体修正是：AI 生成的检索结果合并逻辑把“没有召回文档”也当成正常回答输入。我改成显式处理空召回，返回不足以作答的状态，并补了正常召回、空召回和检索异常的用例。我能解释这条分支为什么存在、输入输出是什么，以及怎样验证它。我的贡献是这些设计、实现和验证判断，不能只用“多少代码由我敲出来”概括。

如何把分工说清楚

可以按模块说明四类工作，而不是估一个难以追溯的百分比：

工作	可以交代的内容
个人决定	要解决的问题、接口契约、数据范围、方案取舍和验收条件
个人实现	自己完成的业务规则、关键状态处理、适配代码及难点修复
`AI` 辅助	骨架、重复转换、候选实现、测试初稿；接受后做了什么修改
现成能力	框架、数据库、模型或团队组件原本提供什么，自己接入了什么

同一段代码可能既有生成初稿，也有自己的重构和修正。“由 AI 写过”与“我不理解或无法维护”不是同一件事；要继续解释最终实现的机制与边界。

怎样展示自己的控制力

选一个被审出问题的改动讲完整：原约束是什么，候选实现错在哪里，自己为何选择这个修法，回归用例怎样区分正确与错误行为。检查记录和 diff 可以帮助还原过程，不能仅凭提交次数或代码行数证明全部工作由谁完成。

如果被追问“没有 AI 能否实现”，可以解释核心流程和接口，并现场写出或推导关键部分；辅助工具减少的是部分检索、重复输入和候选实现成本，自己的价值还包括问题判断、取舍和最终结果控制。

对应教程

第27章：Skills技能与AI编程工具实践：说明工具规则和流程资源如何辅助开发；项目中的业务设计与最终采用判断仍须具体交代。

参考资料

国内：JavaGuide：AI Coding 选 CLI 还是 IDE？：用于说明代码生成占比不能直接等同个人贡献或整体效率。
国内：JavaGuide：Spec Coding 实践：用于区分需求、接口约束与验收设计和具体代码生成。
国内：Onefly：AI Coding 面试实战：用于强调个人架构判断、验证和解释责任。
国内：阿东玩 AI：Coding Agent 面试指南：用于把代码生成放进上下文、修改、测试的完整任务循环。
国外：Anthropic：Best practices for Claude Code：用于把约束转成可核对的检查，说明本人如何判断生成结果。
国外：GitHub：Responsible use of Copilot inline suggestions：用于说明生成代码可能语义错误，需要人工审阅和适配项目架构。

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