用AI写代码时，最坑爹的几种"自信胡说"场景

最近用 AI 辅助写点脚本，发现有些坑反复踩。分享几个典型场景，大家来聊聊有没有同感。

1. "库名瞎编"：问它能不能用 pandas 处理 JSON，它信誓旦旦说可以，还贴了一段根本跑不通的代码。实际上 pandas 不直接支持 JSON，得先 json.loads()。

2. "参数幻觉"：问某个函数有哪些参数，它列了一堆，其中一半是虚构的。比如你说"print 函数有 color 参数吗"，它可能说"有，color 控制输出颜色"——但实际上没有。

3. "版本过时"：用的还是 Python 3.6 时代的写法，比如用%格式化字符串，而不是 f-string。有些新语法它甚至不知道。

4. "逻辑自洽但跑不通"：代码看着很优雅，逻辑也通顺，但跑起来就是报错。因为 AI 不理解你的具体环境，比如路径问题、依赖缺失等。

建议：用 AI 写代码时，别全盘信任，尤其是新库或复杂功能，最好自己验证一下关键逻辑。大家还有什么踩过的大坑？欢迎补充交流。