用AI做项目如何避免只交付不掌握
AI可用于交付提速，但项目完成不等于掌握；学习需保留独立解释、实验核验和脱离AI验收的闭环，不必重新手写全部生成代码。
要点
- 文章指出的风险是项目做完了却没有学会；“没有学习的权利”是作者对竞争压力的感受，不是必须接受的结论。
- 学习可聚焦一条核心链路，例如模型提出工具调用、程序执行、结果回传与失败处理；主动制造工具超时，先预测执行路径，再运行验证。
- 每天固定研究一个未理解的问题，先写自己的解释，再让AI挑错，最后用源码、文档或实验核对；看懂AI解释不等于掌握。
- 每周脱离AI验收一个模块：讲清逻辑、画关键路径、修改小需求、定位主动制造的故障，再据此确定后续学习重点。
- 权限、数据删除和付费调用等高风险部分不能仅凭跑通就放行；无法独立判断时，需要由具备相关能力的人审核。
- 求职项目优先练到能解释取舍、失败案例和现场改动；时间不足时应明确范围、排期及上线前的权限和故障恢复验证成本，而非默认增加深夜学习任务。