AI 时代的结对编程
核心变化：结对编程的"另一个人"可能是 AI 了，但目标没变——产出更好软件、培养更好开发者。
传统结对的价值
两人在同一工作站协作：driver（写代码）+ navigator（审查、战略思考）。
- 实时质量控制，两双眼睛发现错误
- 知识共享，junior 从 senior 吸收隐性经验
- 两人很少同时分心，保持专注
AI 作为结对伙伴
GitHub Copilot、CodeWhisperer、Cody 等让开发者有了永远在场的 AI"伙伴"。
优势：
- 不知疲倦，"见过"数百万代码示例
- 擅长样板和重复任务，几秒产出
- 让人类保持心流，减少查文档中断
- 可提速 30-55%
不足：
- 不理解项目架构和"为什么"
- 不会主动解释设计权衡
- 无法分享隐性知识和业务背景
- 没有情商，不会澄清模糊需求
团队动态的变化
到 2025 年，84% 开发者使用或计划使用 AI 助手。
注意风险：
- 开发者可能更孤立，跳过走廊对话和快速结对
- Junior 过度依赖 AI 可能导致技能"纸牌屋"
- Stanford 研究：AI 辅助代码安全性更低，但开发者反而觉得更安全
"AI 结对在大多数实现任务上胜过人类结对……但困难的事情仍然需要人类。"
三种新兴模式
- 人-AI 一对一：最常见，AI 当 navigator，目标明确任务上表现好
- AI 增强三人组：senior + junior + AI，junior 获得人类指导 + AI 效率
- 异步 AI 结对：委托任务给 AI，人类稍后审查，允许并行工作
团队实际适应策略
- 分流任务：AI 做粒度化实现，人类结对留给复杂问题和知识传递
- 结对时引入 AI：把 AI 当在场的 junior，快速想法有用但没权威
- 强制代码审查：AI 代码比人写的审查更严格，标记 AI 辅助部分
- AI 辅助学徒制：senior + junior + AI 三方合作，不让 AI 抢走教学时刻
- 团队规范：关键代码手写、AI 大块代码写注释、测试验证
- 定期无 AI 演练：确保基线技能不退化
价值主张变化
- 速度：Copilot 提速 55%，但感知生产力可能有偏差（调试 AI 错误耗时）
- 质量：AI 促进标准化但可能引入漏洞，质量责任转移到审查阶段
- 知识传递：AI 回答技术问题快，但隐性知识仍需人类传授
- 团队凝聚力：需要主动创造人类互动机会避免孤岛
结论：结对编程演进而非消失。平衡方法最佳——AI 做速度和一致性，人类做判断、设计、指导。
"用编码助手让 pairs 更好，而不是取代结对。"