AI vs 传统编程

AI 能 写代码、跑命令、起草文档，但 不会替你承担 merge 与线上责任。本 track 讲 工程协作：何时用 AI、何时坚持传统纪律、团队如何统一预期。工具细节见 ai-coding-essentials；本课建立 「增强而非替代」 的框架。

学习目标

视角	说法	风险
增强	AI 补全样板、解释报错、加速探索	低估审查成本
替代	「AI 写完了，人只点 merge」	责任真空、质量漂移

正确立场：AI 是 高带宽草稿机；判断、测试、发布 仍属人。对应路线图 ai-vs-traditional-coding 节点：先对齐观念，再选 Copilot / Cursor。

传统编程里这些 不能省：

与 testing-essentials 一致：绿测是事实；与 git-essentials 一致：分支与 commit 是审计链。

ai-intro 讲三种交互形态（补全、对话、Agent）；本 track 讲 团队如何负责任地使用。