AI 编程无法取代人的案例：项目中的资源优化挑战

在当今的技术领域中，人工智能（AI）在编程领域的应用越来越广泛，但仍然存在一些局限性。最近，我在开发一个使用 Tauri 框架的项目时，遇到了一个典型的案例，展示了 AI 编程无法完全取代人类的情况。

我的项目需要添加后端独立 serve 前端的功能，以便用户可以通过局域网访问。我尝试使用 AI 来生成相关的规范文档，结果生成的文档看起来都很专业。然而，AI 忽略了一个关键点：要实现后端独立 serve 前端页面，必须将前端构建产物在整个项目的构建产物中存储两遍。第一遍是 Tauri 的构建产物二进制中内嵌的前端 dist，第二遍是后端为了能够独立 serve 而需要存储在静态目录中的前端 dist。

当前项目的前端构建产物大小为 90MB，其中大部分是运行时可选动态加载的。这意味着如果重复存储一遍前端 dist，会导致程序的安装包大小以及安装后的硬盘占用显著增加。这是 AI 在编程时不会考虑到的细节。

这个案例说明了尽管 AI 可以在编程中提供帮助，但人类程序员在处理项目中的复杂决策和优化时仍然具有不可替代的价值。AI 编程工具可以辅助人类程序员提高效率，但完全取代人类还不太可能。特别是在需要考虑项目整体性能和资源利用率的场景下，人类的经验和判断力是不可或缺的。