AI 究竟是生信分析工作中的“加速器”，还是“技术债的制造机”？？？

AI 究竟是生信分析工作中的“加速器”，还是“技术债的制造机”？？？

引言

目前 AI 在编程领域的发展尤为迅猛，最近刚出的几款辅助编程软件都让人直呼“好家伙！！！”。

比如最近 OpenAI 刚出的 Codex，听说比前段时间的 Claude Code 更加智能和好用。

Codex 在无人介入的情况下能够持续运行 7 个小时，不仅会对任务进行拆分，而且还会对编写好的代码进行自我审阅和纠错。

再比如基于 VScode 的 AI 集成开发环境（IDE）工具：Windsurf 和 Cursor。

利用这些工具，我们可以加速科研分析和编程工具，但是一个新的问题也随之而来：

如何把握“快”与“好”、“生成”与“理解”之间的平衡?

这个问题也是新一代开发范式下的核心挑战。

这个问题可以归纳为三点：

信任与验证成本

AI 生成代码速度快，但为了确保其正确性（尤其在严谨的生信分析中），需要花费大量时间去理解和验证，有时甚至抵消了速度优势。

技术债累积：

AI 倾向于生成“能跑就行”的代码，可能缺乏长远的架构考虑，导致代码难以维护和扩展，迅速累积成技术债。

认知与记忆脱节：

自己写的代码是通过思考、试错、调试一步步构建的，记忆深刻；

而 AI 生成的代码像是“空降”的，缺乏这个内化的过程，导致感觉生疏，难以形成真正的能力。

要解决这个问题，关键不在于放弃 AI，而在于改变我们与 AI 的协作模式。

我们需要从一个“代码使用者”转变为一个“AI 驾驭者”和“代码审查官”。

策略一：明确分工，把 AI 当作“初级程序员”或“结对编程伙伴”

不要把 AI 看作是能完成所有工作的“黑盒”，而是一个能力很强但经验不足的助手。

我们的角色是项目经理和高级工程师。

我们负责设计，AI 负责实现

在开始编码前，先在纸上或文档里规划好分析流程、数据结构和函数模块。

我们的核心工作是思考和设计高层逻辑。

然后，让 AI 去填充那些具体的、重复性的代码实现细节。

比如，可以说：

写一个 Python 函数，输入一个 fastq 文件路径，使用 biopython 库统计其中每个碱基（A, T, C, G）的出现次数并返回一个字典。

这样生成的代码块小、目标明确，非常容易理解和验证。

将大任务拆解成小请求

不要让 AI 一下子生成整个分析脚本。

这几乎必然会导致混乱和技术债。

把一个复杂的分析任务分解成多个独立的函数或步骤，然后让 AI 逐一完成。

例如，不要说帮我完成整个 RNA-seq 分析流程，而是：

第一步：写一个函数，读取基因表达矩阵和样本信息文件。

第二步：写一个函数，对表达矩阵进行标准化处理。

第三步：写一个函数，使用 DESeq2 方法进行差异表达分析。

这样做的好处是，每一个小模块都易于审查、测试和修改，从源头上就控制了技术债。

策略二：建立“审查-重构”的固定流程

把 AI 生成的代码看作是别人提交给我们的 Pull Request，我们的工作是进行严格的 Code Review。

先测试，再合并

对于 AI 生成的任何一个函数，都为它写一个简单的单元测试。

编写测试的过程会强迫您去思考这个函数的输入、输出和各种边界情况。

这不仅能确保代码的正确性，更能极大地加深我们对代码的理解。

在生信分析中，可以准备小型的、已知结果的示例数据来做测试。

主动重构，打上自己的烙印

AI 生成的代码可能变量名不规范、缺乏注释、结构不优雅。不要直接使用它。

花几分钟时间去重构它：改一个更清晰的变量名、把一段逻辑提取成一个新函数、加上自己的注释来解释“为什么”要这么做。

这个“动手改”的过程，就是把 AI 的代码变成“自己的”代码的关键一步，能极大地增强记忆和掌控感。

策略三：用“交互式学习”深化理解

利用 AI 的语言能力，让它成为自己的私人导师。

“让 AI 解释代码”

当遇到看不懂的代码时，直接问 AI：请解释一下这段代码的逻辑，这里为什么要用这个 `lambda` 函数？，这个算法的时间复杂度是多少？。

这比自己去查文档要快得多。

“追问式”优化

如果对 AI 生成的代码不满意，可以提出具体的优化要求。

例如：这段代码可以优化吗？我担心它处理大文件时内存占用过高。，有没有比这个循环更 `Pythonic` 的写法？。

通过这种追问和引导，可以学习到更优的编程实践，同时也能让最终生成的代码质量更高。

策略四：刻意练习，巩固记忆

为了解决“没有感觉”的问题，需要加入一些“刻意”的步骤来弥补缺失的思考过程。

“手抄”关键代码

对于那些核心的、希望深刻理解的算法或逻辑，不要复制粘贴。

把它逐字逐句地在编辑器里重新敲一遍。

这个看似“笨拙”的方法，利用了身体的运动记忆，能极大地加深我们对代码结构和细节的记忆。

先自己思考，再求助 AI

在遇到一个编程难题时，先强制自己思考 5-10 分钟。

尝试写出伪代码，或者至少理清解题思路。

当有了自己的想法之后，再让 AI 给出它的方案。

最后，对比一下自己和 AI 的思路差异。

这个过程能让我们在享受 AI 便利的同时，保持自己的思考能力不退化。

总结

总结一下，我们可以尝试建立如下的工作流：

构思 (人) -> 拆分任务 (人) -> 生成初步代码 (AI) -> 审查与测试 (人) -> 重构与优化 (人) -> 解释与学习 (AI + 人) -> 最终整合 (人)

通过这个流程，AI 的角色从一个让我们被动接受的“代码生成器”，变成了一个可以与之高效互动的“智能编程伙伴”。

既利用了它的速度，又保证了代码的质量和可维护性，更重要的是，在这个过程中，我们的理解和能力也在同步增长。

记住，工具本身是中立的，关键在于我们如何使用它。

希望这些建议能帮助大家更好地驾驭 Winsurf 这类 AI 工具。

让它真正成为生信分析工作中的“加速器”，而不是“技术债的制造机”。

Tips

生信分析中，我们经常会用到远程服务器，以作者目前的实践来看。在远程服务器上体验最好的 AI IDE 是 Windsurf，次好的是 VScode + GitHub Copilot。