AI 已经能够很好地完成开发任务，功能实现基本没有太大问题。那么开发人员是否还需要花大量时间去理解 AI 生成的数据库表设计、代码结构和实现逻辑？ 
比如，按照传统流程，开发需要提前研究技术方案、数据库设计和实现逻辑，再组织技术方案评审。这个过程本身就需要投入不少时间。但如果 AI 已经能够给出比较成熟的方案，开发是否还有必要按照以前的方式投入这么多精力？ 
我主要担心的是系统的可控性。比如数据库设计或实现逻辑存在潜在问题，开发如果没有深入理解，可能很难提前发现。另一方面，线上出现问题时，如果对系统实现不熟悉，就需要依赖 AI 帮忙分析、定位和修复，这会不会反而降低问题处理效率？ 
所以我比较想讨论的是：在 AI 已经能够承担大部分编码工作的情况下，开发人员对 AI 生成的技术方案和代码，究竟需要理解到什么程度？ 
是仍然需要深入理解和把控每个技术细节，还是只需要掌握核心设计、关键链路和风...