夜雨聆风
AI驱动软件开发重定义
一头扎进去之后
过去三个月，我把自己完全埋进了一个Agent系统的开发里。
从需求分析到架构设计，从模块拆分到代码实现，我想完整地用一次AI辅助开发的全流程，看看到底能走多远。
结果呢？走得磕磕绊绊，但收获比预期大得多。最深刻的收获不是学会了什么新技术，而是整个思维方式被迫来了一次升级。
比如写需求文档。以前我追求”一份文档讲透所有事情”，六千字的PRD，从背景目标到功能细节到边界约束，一气呵成。我以为这是专业的表现。
但当我把这份文档丢给Claude，让它帮我做概要设计时，问题来了。它给我的方案，和我需求里描述的场景对不上——后半部分的几个关键约束被”忘了”。我以为是Prompt没写好，改了几遍，问题依旧。我又把需求拆成上下两半分别喂给它，结果更离谱：它基于上半部分给的方案，和基于下半部分给的方案，在逻辑上是矛盾的。
那一刻我意识到：问题不在大模型身上，问题在我身上。我们还在用十年前的思维方式，去驾驭一个全新的协作伙伴。
理解大模型的”脾气”
接下来两周，我暂停开发，专门研究这个问题。做了大量实验后，我开始理解大模型处理信息的底层逻辑。
它没有持久记忆。所有的理解、推理、生成都在一个有限的上下文窗口里同时发生。你让它基于八千字需求写概要设计，它需要同时完成四件事：理解所有需求、保持这些需求、进行架构思考、输出设计方案。四件事挤在一个窗口里，难度可想而知。
更关键的是，大模型对长文本的注意力分布不均匀。我测试过：给它一份八千字文档，问它开头、中间、结尾各提到的一个关键约束。开头和结尾的，回答准确；中间的，要么漏掉，要么理解偏差。
它不是不懂，是真的”没看到”。
而我们写文档的习惯，恰恰是把关键约束放在中间——先说背景，再说目标，展开功能，最后补充约束。这种结构对人类友好，对大模型却是灾难。
被迫养成的新习惯
理解了这一点，我开始改变工作方式。
文档的写法变了。 以前追求”全面”，现在追求”可消化”。每份文档控制在合适的篇幅内，开头就说清楚输入是什么、输出是什么、核心规则有哪些。不讲故事，讲边界。
架构的思路变了。 以前分层是为了解耦和团队分工，现在多了一个考量：让每一层的信息量可控。每个模块都要是一个”信息岛”，大模型处理它时只需要关注这个岛的内部逻辑，加上与其他岛的接口定义。
喂料的方式变了。 以前一股脑全给，期待大模型一次性输出完美代码。现在学会了分轮来：第一轮让它理解任务，确认无误；第二轮让它生成框架，验证结构；第三轮才填充实现。每轮都是检查点，发现问题当场纠正。
这些改变的核心逻辑是一样的：把大的变成小的，把隐含的变成显式的，把一次性的变成分步骤的。
不舒服，但有效。用新方式后，大模型的输出质量明显提升，而且变得更”实在”了——以前它喜欢脑补需求里没提的东西，现在遇到不确定的地方会说”这里需要进一步明确”。
角色的悄然转变
做完这些之后，我发现自己的角色变了。
以前我是”代码的生产者”：需求来了，我分析、我设计、我编码、我调试。代码是我的产品，我是代码的工人。
现在我越来越像一个”导演”：不亲自写每一行代码，但要设计剧本、指导演员、把控节奏、确保成品符合预期。
具体来说，我花越来越少的时间敲键盘，花越来越多的时间做这些事：把需求拆解成合适的粒度、定义清晰的接口和契约、设计喂料策略、验证输出质量、把片段组装成系统。
这不是说编码能力不重要了——你必须懂代码，才能判断大模型的输出是否合理，才能在它跑偏时拉回来。但纯粹的编码速度、对某一门语言的精通程度，这些优势正在被拉平。
真正拉开差距的，是系统性思维、架构能力、信息组织能力、对业务的理解。这些是大模型很难替代的，反而因为AI的参与变得更有价值——越来越多的”执行”工作可以交出去，你有更多精力放在”判断”和”设计”上。
架构师的价值重估
有意思的是，在AI浪潮冲击下，架构师的价值不降反升。
原因很简单：要用好大模型，必须有好的架构。模块怎么拆，决定了大模型能不能正确理解意图；接口怎么定，决定了各模块能不能独立开发、最后还能组装；文档怎么写，决定了处理时会不会丢三落四。
架构差的项目，喂给大模型就是一团浆糊，输出也是一团浆糊。架构好的项目，每个模块都清晰、可控、可独立处理。这个差距会越来越大。
当然，架构师自己也要进化。传统的架构思维还不够，需要加入”大模型友好”这个新维度。设计系统时，不仅要想人怎么开发、怎么维护，还要想大模型怎么理解、怎么参与。
这是一个新的专业能力。我最近把摸索出来的方法整理成了一篇技术文章（Agent从架构设计到开发环境，如何更好的与大模型互动），讲的是从需求到设计到编码，每一步怎么组织信息、怎么和大模型高效协作。那篇比较技术向，有具体的分层策略、裁剪模板、验证方法，感兴趣可以找来看看。不是成熟方法论，是正在验证中的实战经验，但至少可落地。
一个正在松动的门槛
聊完具体经验，我想谈谈一个更大的话题：这一切意味着什么？
我越来越强烈地感觉到，软件开发的门槛正在发生根本性变化。
以前，要参与软件开发，你得会写代码。这是一个硬门槛：几百上千小时学习语言、框架、算法，在无数次报错中积累经验，持续学习因为技术栈几年一换。这个门槛把软件开发变成了”专业人士”的领域。
但现在，大模型可以帮你写代码。写得不一定完美，但能写。你不需要精通所有语法糖，只需要能看懂它写的代码、能判断对不对、能在出问题时调整方向。
这意味着一个产品经理，如果对需求理解足够清晰、对系统架构有基本认知，可以借助AI把想法实现出来。一个业务专家，如果懂得把复杂规则拆解成清晰模块、定义明确的输入输出，可以更深入地参与系统设计。一个创业者，没学过编程，但对业务想得很透，也可以用AI工具一步步构建产品原型。
当然，这个图景不是没有问题。
别把事情想得太美好
在畅想未来之前，我必须泼一盆冷水。
第一，门槛降低不等于门槛消失。 AI能帮你写代码，但不能帮你判断代码对不对。它能生成一个看起来能跑的程序，但埋了什么隐患、有什么性能问题、在边界情况下会不会崩溃——这些它经常判断不了，而你如果完全不懂，也判断不了。
我见过不少人用AI生成的代码跑起来了，兴高采烈地上线，结果在生产环境炸了。不是AI的错，是使用者缺乏基本的工程判断力。
第二，软件工程意识不是看两篇文章就能获得的。 怎么拆分模块、怎么定义接口、怎么处理异常、怎么设计可扩展的架构——这些能力需要大量实践才能真正掌握。AI可以加速这个过程，但替代不了这个过程。
指望”完全不懂技术，靠AI就能做出好产品”是不现实的。更现实的路径是：你需要具备基础的技术认知，然后AI帮你把能力半径扩大。从”完全做不了”变成”能做一些”，从”需要一个团队”变成”一两个人也能搞定”。
第三，AI的输出质量高度依赖你的输入质量。 垃圾进，垃圾出。如果你的需求描述是模糊的、架构思路是混乱的、喂料方式是随意的，AI给你的输出也好不到哪去。
这就是为什么我说”软件工程意识”是新的门槛。不是因为有了它你就无所不能，而是因为没有它，AI这个强大的工具在你手里也发挥不出什么价值。
第四，真正复杂的系统仍然需要专业团队。 高并发、高可用、安全敏感、算法密集——这些领域的门槛并没有被AI显著降低。一个人用AI能做出一个原型，但把它变成能支撑百万用户的生产系统，仍然需要专业的工程能力。
所以更准确的说法是：AI正在降低软件开发的入门门槛，但精通门槛依然在那里。
那么机会在哪里
说完风险，再说机会。
对程序员来说，挑战是过去的优势可能不再是优势，机会是你可以把精力放在更有价值的事情上。纯粹的编码执行会被逐渐接管，但”判断这个方案行不行”、”设计一个可扩展的架构”、”在系统出问题时快速定位根因”——这些能力反而会升值。
对非程序员来说，门槛降低意味着你有机会参与进来。以前很多想法因为”我不会写代码”而停留在纸上，现在这个障碍变小了。当然，你需要投入时间学习那些”软件工程意识”层面的东西，但这个投入比学会编程语言要小得多。
对初级开发者来说，关键在于怎么用AI。是把它当成代替自己思考的工具，还是帮助自己成长的伙伴？前者危险，后者有前途。AI是一个超级耐心的导师，它不会嫌你问题幼稚，不会因为你反复问同一个问题而不耐烦。善用这一点，成长速度可以比以前快得多。
我可以想象这样一个未来：软件开发从”专业人士的专属领地”变成”有软件工程意识的人都能参与的领域”。就像摄影从专业摄影师的专属变成了人人都能拿起手机拍照——专业摄影师依然有价值，但普通人也能参与这件事了。
这个未来不会一夜之间到来，中间还有很多坑要踩。但方向是清晰的。
写在最后
这篇文章写了很多，都是这几个月实践中的真实感受。
如果只说一句话：软件开发的游戏规则正在改变，门槛正在从”会写代码”变成”懂软件工程”。
这个变化对不同的人意味着不同的事。但不管你是谁，现在开始认真思考和实践”怎么和AI高效协作”这个问题，都不算晚。
工具会越来越傻瓜化，但驾驭工具的思维方式需要你自己建立。
共勉。
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