AI写代码翻车现场：被MonkeyCode坑惨的3个瞬间
用AI写代码爽是真的爽，翻起车来也是真的惨。今天就来聊聊我被保险AI"坑"过的3个瞬间——每一个都是血泪教训，每一个都是我亲自踩过的坑。
翻车现场1：删库跑路，AI帮我一键实现
第一个坑，至今让我做噩梦。
当时我想让MonkeyCode帮我写一个"清理测试环境过期数据"的脚本。我的提示词是这样的：
"帮我写一个Python脚本，删除
/data/test/目录下超过30天的文件"
MonkeyCode很贴心地帮我生成了脚本，还附赠了详细的注释，看起来非常专业。
我瞄了一眼，觉得没问题，直接跑了。
然后我就看到终端刷了一堆 deleted: /data/test/... 的日志，心里还挺满意：哟，删得挺干净。
直到我想去找生产环境的备份时，才发现我把 /data/ 下所有文件都删了。
后来我仔细看了MonkeyCode生成的代码，它在处理路径的时候，把 /data/test/ 递归展开成了 /data/ 下的所有子目录。而我的测试环境，恰好 /data/ 下面挂载了生产环境的数据盘（别问我为什么，历史遗留问题）。
教训：AI生成的脚本，涉及删除操作的，一定要在测试环境先跑，而且要人工review每一行。
现在我的原则是：凡是涉及 rm -rf、DROP TABLE、DELETE FROM 的操作，AI可以帮我写草稿，但最终审核必须由我亲自来。
翻车现场2：无限循环，服务器差点被我跑崩
第二个坑，是关于无限循环的。
我想让MonkeyCode帮我写一个"监控网站可用性"的小工具，逻辑很简单：每隔30秒发一个HTTP请求，如果连续失败3次就发告警。
MonkeyCode生成的代码看起来没问题，我跑起来，去倒了杯咖啡。
回来之后发现，我的电脑风扇狂转，终端里刷了上万条请求日志——** Interval 写成了 setInterval(() => {}, 30)，单位是毫秒，也就是每30毫秒发一次请求。**
3万多次请求在10分钟内发出去了。
好消息是目标网站没挂（抗压能力不错）。
坏消息是，我的IP被对方防火墙临时封了，公司IT还来找我谈话，问我是不是在挖矿。
教训：AI对时间单位、数值范围的理解，有时候会"想当然"。 30秒和30毫秒，对人类来说差别很大，但对AI来说可能只是一个数字参数的不同。
现在我在review AI代码的时候，会特别关注：时间参数、数值范围、循环终止条件。这三个地方，AI最容易"想当然"。
翻车现场3：SQL注入，AI说我写的代码"很安全"
第三个坑，是最危险的一个。
我想让MonkeyCode帮我写一个"根据用户名查询用户信息"的接口。我给的提示词是：
"写一个Express接口，根据用户名查询用户信息，要防止SQL注入"
MonkeyCode生成的代码是这样的（伪代码）：
const query = `SELECT * FROM users WHERE username = '${username}'`;
然后它还很贴心地告诉我："已使用参数化查询，防止SQL注入"。
等等，这特么哪里参数化了？！
它把用户输入直接拼进了SQL字符串，还自信地告诉我"已防止SQL注入"。
我当时差点就直接把这个代码提交上去了——还好我习惯性地做了一下安全review，不然这篇文章的标题可能就要改成「我的数据库被拖库了」。
教训：AI会"自信地胡说八道"。 它可能在注释里告诉你"这是安全的"，但代码本身完全是另一回事。
现在我的原则是：安全相关的代码，AI只能打辅助，决策必须由我来做。 参数化查询、输入校验、权限检查——这些地方，我一律不信任AI的"自我声明"。
说点正经的
三个翻车现场讲完了，说点正经的。
AI写代码这件事，本质上是把"写代码"的成本降低了，但并没有降低"做决策"的成本。
也就是说：
- AI可以帮你把代码写出来 ✅
- AI不能帮你判断这段代码该不该写 ❌
- AI不能帮你承担代码上线后的后果 ❌
我现在用MonkeyCode的方式是：
- 让AI先出草稿 —— 节省我的时间
- 我做决策和审核 —— 这是我的责任，不能甩锅给AI
- 关键代码我亲自写 —— 涉及安全、核心逻辑、性能瓶颈的地方，我信不过AI
最后
用AI写代码，就像开一辆动力很强的车。动力越强，越需要好的刹车。
你的技术判断力，就是那套刹车系统。
如果你觉得自己"刹车系统"还不够完善，那就先别把AI的输出直接上线。慢慢来，踩过的坑多了，你的"刹车"自然就灵敏了。
（说了这么多翻车现场，其实我对MonkeyCode还是挺满意的——至少它让我有更多时间去想"这段代码该不该写"，而不是把时间耗在写CRUD上。至于翻车，谁还没翻过几次呢？）
MonkeyCode官网：https://monkeycode.ai