作者发现使用AI工具自动生成代码反而让他感到抑郁和倦怠，多次尝试后最终回归手工编写代码，重新找回了编程的乐趣。他认为虽然编码不等同于软件工程，但亲手解决问题是理解问题空间的关键，也是软件工程中不可或缺的有趣部分。

手写代码让我更快乐

作者Abhinav Omprakash在文章中分享了他对AI辅助编程工具的矛盾体验。尽管像Claude这样的AI代码生成工具能快速产出看似正确的代码，但作者发现这种"氛围编程"（vibe coding）反而剥夺了他作为程序员的真正乐趣。

核心观点

1. 思考的价值
   作者认为手写代码虽然较慢，但能帮助深入理解问题领域。正如Leslie Lamport所说："如果你不通过写作来思考，那只是你以为自己在思考。"AI生成的代码跳过了这个关键的内化过程。

2. 正确性验证的困境
   对自己未亲手编写的代码，作者更难确保其正确性。手写过程能帮助大脑深度理解代码逻辑。

3. 工具的双刃剑效应
   AI编程工具容易让人产生依赖，导致思维惰性。作者甚至出现过让AI执行简单查找替换操作的低效情况。

4. 折中使用方式
   作者现在采取更可控的方式使用AI：手动提供上下文，仅让AI修改特定代码或编写测试。这种方式既保留思考过程，又提高效率。

深层思考

作者指出，知识工作者的核心竞争力在于思考能力。任何妨碍深度思考的工具，长期来看都可能适得其反。虽然AI能快速生成大量代码，但后续的理解和审查仍需要人工完成，最终开发者自己仍是瓶颈。

文章最后强调，人生短暂，不应以牺牲快乐为代价追求表面效率。如果某项技术虽然提高产出却带来存在性焦虑，就值得重新考量其价值。

（注：原文中的导航菜单、社交媒体分享按钮等非核心内容已作删减处理，保留核心论述部分。）

以下是评论内容的总结，平衡呈现不同观点并保留关键引用：

支持手工编程的观点

1. 编程的乐趣与创造性

   • 多位评论者认为手工编程带来快乐和深度理解，是创造性过程。
   • 引用："编程是创造性工作。用伪鹦鹉式代码生成取代人类创造力会以糟糕的方式影响这一过程"（shmerl）。
   • 引用："写代码的快乐是我成为软件开发者的主要原因。我认为写代码有一种美感"（ryan_n）。

2. 深度理解与长期价值

   • 手工编码能加深对项目的理解，长期来看可能提高效率。
   • 引用："手工编写代码不仅能得到代码，还能获得理解"（HPsquared）。
   • 引用："经验丰富的个人手工编写的代码对企业的价值可能高于代理生成的代码"（testemailfordg2）。

支持AI辅助编程的观点

1. 效率与时间节省

   • AI可以处理繁琐任务，节省时间用于更有价值的工作或生活。
   • 引用："如果AI让我有更多时间做其他事情，我会比以往更快乐"（ramesh31）。
   • 引用："现在我可以指导LLM进行修改，而无需自己完成繁琐工作"（mooktakim）。

2. 特定任务的优势

   • AI在处理重复性或低创造性任务时表现优异。
   • 引用："我从不享受编写React代码，现在很乐意将这部分外包给AI"（eddythompson80）。
   • 引用："用AI生成900行代码只需15个单词的提示，几秒钟就能扫描确认"（freeopinion）。

中立或混合观点

1. 平衡使用AI与手工编程

   • 许多评论者认为应根据任务性质选择工具，结合两者优势。
   • 引用："我仍然手工编写重要代码，同时用AI处理次要任务"（sho_hn）。
   • 引用："在复杂领域，我将AI当作导师；在熟悉领域，则用它加速编写"（lewisjoe）。

2. 职业与行业的未来

   • 讨论AI是否会导致手工编程者沦为业余爱好者，或改变招聘标准。
   • 引用："如果行业在变化，不适应的人会被边缘化为业余爱好者吗？"（CurleighBraces）。
   • 引用："开发者的幸福感不是大规模软件开发方式的决定因素"（neversupervised）。

批判与担忧

1. AI的局限性

   • AI生成的代码可能需要密切监督，且缺乏学习和改进能力。
   • 引用："LLM不够好，你必须像保姆一样盯着它"（krupan）。
   • 引用："AI乐于混合字符串、空值、糟糕的类型转换，没有关注点分离"（eddythompson80）。

2. 社会与文化影响

   • 担忧过度依赖AI会削弱创造力或导致工作异化。
   • 引用："现代社会正被简化为产生多巴胺的按钮点击"（drob518）。
   • 引用："关于AI的讨论都预设了其不可避免性，但前提可能有问题"（keybored）。

总结呈现了对手工编程的怀念、对AI效率的认可，以及对未来平衡与挑战的讨论。