AI 正在改变 WordPress 开发人员的工作方式。它可以生成代码、帮助排查错误、解释不熟悉的 API，并将自然语言请求转化为原型。但生成代码与判断代码是否适合部署到生产网站是两项不同的任务。
这种区别在 WordPress 中尤为重要。有关架构、性能、安全性、无障碍性和可维护性的决策，都要求开发者理解项目本身。开发者必须评估 AI 生成的代码如何与网站的插件、主题、API 和业务需求相适配。
AI 可以帮助提出并实现解决方案，但开发者仍须评估方案、质疑错误的假设，并检查结果是否解决了预期问题。
本文中，我们采访了四名 WordPress 开发人员，了解他们在使用 AI 时如何运用这种判断力。
AI 生成的代码仍需审查
AI 可能会建议并不存在的函数和 API、误解项目需求、作出错误假设，并引入隐蔽的漏洞。
生成的代码还可能遗漏输入验证、数据清理或输出转义等安全措施。无论代码是如何生成的，这些检查仍属于 WordPress 安全指南的一部分。
吾店云 的一份教程提供了一个具体案例，介绍如何使用 AI 工具快速搭建 WordPress 插件。该插件创建了一个受限用户角色。在尝试移除“快速编辑”链接时，Cursor 有时也会一并移除“编辑”功能。仅完成所要求的界面更改还不够；该角色仍需保留其预期功能。
经验并非只是让 AI 再试一次。开发者需要检查应当保持不变的行为，而不只是工具被要求修改的功能。
编写代码之前要先理解问题
编写代码只是 WordPress 专业开发的一部分。经验丰富的开发者还必须理解问题，并将业务需求转化为技术解决方案。
这意味着决定要构建什么、各部分应如何组合，以及该方案将如何长期服务业务。其中包括选择合适的架构、评估取舍，以及预判后续维护需求。
Mark Szymanski 的经历体现了这类工作。他描述了自己如何超越“像素搬运”，转而利用 AI 帮助构建更复杂的业务应用。其目标不只是更快地交付一个能运行的网站，而是确定哪种技术组合能最好地解决底层业务问题。
Jos Velasco 介绍了如何利用 AI 分析服务器数据并识别手动查找会很耗时的模式。在开发者决定更改什么之前，仍需将建议的模式与网站实际行为进行核对。
从代码生成到代码审查
当 AI 生成变更的速度超过团队的评估速度时，审查就会成为瓶颈。
问题不只是 AI 生成的代码能否运行。还必须有人判断其行为是否符合预期、是否遵循适当的 WordPress 编码标准、是否与整个应用相适配，以及是否已准备好投入生产。
Jos Velasco 还提出了一个相关问题：如何审查由 AI 辅助完成的 WordPress 贡献。AI 可以帮助创建补丁，但贡献者和提交者仍必须评估它是否适合纳入该项目。
WordPress 的 AI 贡献准则明确规定了贡献者的责任：理解提交的代码、审查并验证代码，以及运行相关测试。这项责任在补丁送达维护者之前就已开始。
开发者也会使用 AI 协助管理审查流程。Rich Tabor 曾描述如何将 Claude Code 和 Copilot 作为互补工具使用，让其中一个审查使用另一个完成的工作，同时由他作出技术决策。Mike Auteri 也将自动化代码审查融入自己的工作流程。
Auteri 采用测试驱动开发的方法：由人类编写测试；由 AI 编写实现。通过先确定预期行为，开发者定义了实现需要满足的要求，而不是让 AI 同时推断需求和解决方案。
测试通过或获得肯定的 AI 审查，都不能保证变更已准备好投入生产。GitHub 关于 Copilot 的指导指出，自动化审查可能遗漏问题，也可能标记并不存在的问题，因此它应当补充而非取代人工审查。
提示词工程并非全部
学会与 AI 有效沟通很有价值，但知道如何编写巧妙提示词，并不是 AI 辅助开发者的核心技能。
更重要的技能是了解 AI 需要哪些上下文、应在哪些约束下运行，以及成功的结果应是什么样。
Mark Szymanski 用他称为 AI 操作系统（AIOS）的方法解决上下文问题。该设置的一部分是一组文件，其中包含业务信息、开发原则、客户历史记录和其他项目专属知识。他不必反复要求 AI 根据通用提示词工作，而是会提供有关项目及其背后业务的上下文。
提供这些上下文并不能免除理解输出的必要性。如果缺乏 WordPress 和 web 开发方面的基础知识，有人或许能生成可运行的代码，却不了解它作出了哪些妥协，或它是否适合该项目。
这给 WordPress 开发者带来了什么启示？
AI 并不会自动让每一位 WordPress 开发者都更有价值。机会在于利用 AI 达成更多成果，同时保有选择方案、审查实现和维护成果所需的判断力。
AI 可以帮助构建解决方案。经验丰富的开发者仍需负责确保它是正确的方案。
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