控制膨胀的代码
ai coding中代码生成的速度很快，从我的经验来看，要刻意的控制的生成代码数量，保持代码的精炼和高思维密度。
膨胀的代码一般是存在冗余的功能，或者实现的很啰嗦，从设计美学上说，肯定不是最优的设计。
膨胀的代码增加复杂性和认知负担，这两个因素不管是人类还是对ai都意味着不好理解，难以维护。
从成本上说，会多用token。完成同样的功能，膨胀后的代码会用更多的token。
实现一个功能，预估下消耗的token的数量级我觉是一件比较酷的事情。
设计开发一个功能时，要以批判性思维来评审设计方案，我觉的其中很重要的一个问题是，是否还有其他简洁的方案？
被稀释的架构
架构是持续演进的，在ai coding过程，ai未必能在每次开发中都能记着项目本身的架构实现和设计思想，往往会陷入局部最优的情况。
ai coding还有一个麻烦的问题是决策细节被掩盖，人类程序员更多的在关键节点，设计方案，架构思想和风格上做出决策，而对于很多细节，如常量设计，函数名定义等。
ai coding 让人类工程师的参与程度只到类和模块级及以上，对方法级及以下基本上无知的。
这种设计的割裂感在持续的迭代中会比较明显，如果人类工程师不去刻意的约束和引导，往往会导致概要设计和详细设计的不一致，导致层与层之间的衔接，模块与模块之间的耦合会错综复杂。
架构演进中要保持进化，在设计目标和设计思想的引领下进行有序的变化和改进。