AI都深度思考了，人却不思考了...

在了解Fastjson编解码Integer数字时，曹小三同学让DeepSeek“深度思考”生成了一些testcase。下面是DeepSeek提供的JUnit5测试代码。

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONException;

import org.junit.jupiter.api.Test;
import static org.junit.Assert.*;

public class IntegerCodecTest {

    @Test
    void testNullValue() {
        String json = "{\"num\": null}";
        Model model = JSON.parseObject(json, Model.class);
        assertNull(model.num);
    }

    @Test
    void testInvalidFormat() {
        String json = "{\"num\": \"abc\"}";
        assertThrows(JSONException.class, () ->
                JSON.parseObject(json, Model.class)
        );
    }

    static class Model {
        private Integer num;
        // getter/setter
    }
}

其中，小三在运行testInvalidFormat时，发现assertThrows不奏效————junit断言JSON.parseObject(json, Model.class)会抛出JSONException，实际却没有抛出。

小三就反馈给DeepSeek。
DeepSeek开启了“一本正经地胡说八道”模式。

小三把这个情况讲给同事赵小四，小四自信地解释道“这是Fastjson在兼容性方面做得好。”

小三、小四的师傅工匠李得知后，一眼发现了问题。原来，上面JUnit代码中，DeepSeek省略了Model类的 getter/setter，加上就好使了。并通过运行testInvalidFormat给两个小伙演示所抛出的异常stacktrace。

com.alibaba.fastjson.JSONException: parseInt error, field : num

    at com.alibaba.fastjson.serializer.IntegerCodec.deserialze(IntegerCodec.java:101)
    ...
    at com.alibaba.fastjson.JSON.parseObject(JSON.java:588)
    at com.emax.IntegerCodecTest.testInvalidFormat(IntegerCodecTest.java:36)
    ...
    at com.intellij.rt.junit.JUnitStarter.main(JUnitStarter.java:55)
Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "abc"
    at java.lang.NumberFormatException.forInputString(NumberFormatException.java:65)
    at java.lang.Integer.parseInt(Integer.java:580)
    at java.lang.Integer.parseInt(Integer.java:615)
    at com.alibaba.fastjson.util.TypeUtils.castToInt(TypeUtils.java:995)
    at com.alibaba.fastjson.serializer.IntegerCodec.deserialze(IntegerCodec.java:93)

小三、小四这才明白这个技术点：
Fastjson对于非Integer数字，是无法反序列化为Integer或int数字的，会抛出异常。

【结语】如今，AI 代码生成工具如 Copilot、Cursor 等，能基于简单提示快速输出代码片段，甚至完成复杂功能模块，其 “思考” 速度与覆盖范围令人惊叹。但不少程序员却因此过度依赖，遇到问题便直接让 AI 生成代码，不再主动分析需求、构思算法逻辑，也不深入理解代码背后的原理与设计模式。

比如开发数据库连接模块时，不思考如何优化连接池配置，直接使用 AI 生成的默认代码；设计复杂业务流程，不进行架构规划，盲目套用 AI 提供的解决方案。这不仅导致代码质量参差不齐，也让程序员逐渐丧失独立编码与解决问题的能力。AI 虽强大，但它的 “思考” 是基于数据训练，无法替代程序员对业务的理解、对技术的创新探索。

当人放弃思考，就如同失去灵魂的躯壳，难以形成独特见解，创造力也会被逐渐磨灭。长此以往，人类将在思维的 “温床” 中丧失进步的动力。唯有保持主动思考，将 AI 作为辅助工具，才能真正发挥其价值，成为优秀的开发者。

当看到一些不好的代码时，会发现我还算优秀；当看到优秀的代码时，也才意识到持续学习的重要！--buguge
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