文章反驳「人类永远写不出比 LLM 更好的代码」这类断言，指出其混淆了不同评价维度。LLM 在样板代码、API 调用、常见模式复现上效率极高，但在需求澄清、跨模块权衡、长期可维护性、故障归因与责任承担上仍依赖人类。所谓「更好」需要明确指标：是首次通过测试率、缺陷密度、可读性，还是系统演化成本？作者认为更现实的图景是人机分工重构——人类负责定义问题与验收标准，模型承担高频实现与重构，工程能力将更多体现在评审、约束与系统设计上。

📌 原文来源：dev.to

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