AI写代码（自动生成代码）的难易程度取决于多个因素，包括任务的复杂性、模型的训练程度以及生成的代码的质量。以下是一些关于AI写代码的考虑因素：

1. 任务复杂性：
– 简单任务的代码生成相对容易，而复杂任务可能需要更先进的AI模型和更大的训练数据集。例如，生成基本的数学函数可能相对容易，而生成大规模软件项目的代码可能更具挑战性。

2. 训练数据：
– 模型的性能通常受训练数据的质量和多样性影响。如果模型在训练时接触过各种各样的编程场景和范例，那么它可能更擅长生成高质量的代码。

3. 模型的复杂性：
– 使用更复杂的AI模型可能会提高代码生成的质量，但也可能导致模型更难训练和使用。一些模型可能专注于特定任务，而另一些模型可能具有更广泛的适用性。

4. 领域专业知识：
– 对于特定领域的编程，模型是否具备相应的专业知识也是一个关键因素。例如，在某个特定的领域，需要了解特定的编程惯例、库和框架。

5. 人工智能的限制：
– 目前的AI模型在理解上下文、处理模糊语言和应对复杂逻辑等方面仍存在一些限制。因此，生成的代码可能需要人工的检查和调整。

总体来说，虽然AI写代码的技术正在不断进步，但在大多数情况下，它仍然需要人类工程师的监督和干预。

AI生成的代码可能需要进一步的调整、优化和测试，以确保其符合预期的质量和功能。

因此，虽然某些简单任务的代码生成可能相对容易，但对于复杂任务，人类工程师的参与仍然是不可或缺的。