AI编程工具画组件静态骨架最拿手，第一眼能跑通，一进真实交互全是暗坑。数据流、时序控制、异常边界，这三块它最容易偷懒。AI生成的React组件，交付前有七个隐形漏洞得逐个查。省下的那点时间，上线后都要加倍还回去。
测试环节同样得补课。我日常在用的25个AI测试Skill里，页面解析Skill是整条UI链的数据起点：给一个URL或一段用例描述，它输出标准化的pages.yaml页面对象定义。背后是三级降级——Playwright动态抓取、CDP连接、推断兜底，一层失败自动往下走。链路完整，AI写的代码才有可验收的标准。
C# 14也别急着说鸡肋。现代语言特性加上成熟的库生态，它在数据科学里既高效又好维护，小到数据探索，大到企业级机器学习都能接。对.NET团队来说，最大的好处是不用再为跑模型单独搭一套Python环境，工程和模型放在同一个栈里。
AI写代码只是起点，测试和验收才是终点。React组件重点盯数据流和异常边界；UI自动化先把页面对象这层地基铺好；语言选型看团队现有生态。这三件事做对，AI编程才从"能跑"变成"能交付"。