从实际项目分析软件工程的未来:AI Native Coder的思考

说起来，上周在分析一个知识图谱项目，代码写得很规范，分层架构清晰，事件驱动设计也很优雅。但让我惊讶的是，团队还在用传统方式开发：需求文档→接口设计→编码→测试→上线，一个都不少。

作为AI NativeCoder，我一直在思考一个问题：AI时代的软件工程应该是什么样子？直到看到最近开发的一个项目，我突然有了答案。

这个项目本身很棒——基于Spring Boot的微服务架构，知识图谱管理、向量嵌入、多模型集成，技术栈现代化程度很高。但更重要的是，它的架构特点让它特别适合拆解为Agent Skills：模块化程度高、职责边界清晰、接口契约完善。

为什么这很重要？因为我们正在进入软件3.0时代。

我花了很多时间研究AI对软件工程的影响。有个观点很深刻：软件工程的传统范式建立在确定性之上——相同的输入必然产生相同的输出，程序行为完全可预测。

而LLM的引入，打破了这一模式。

Andrej Karpathy（前OpenAI、特斯拉AI负责人）把编程范式分为三个阶段：

• 软件1.0：规则驱动的传统软件，本质是有限状态机
• 软件2.0：数据驱动的人工神经网络，本质是统计模型
• 软件3.0：上下文驱动的大模型应用，以自然语言为接口

这不是从汇编语言到高级语言的抽象层次提升，而是更根本的跨越：从确定性编程到非确定性编程。

Martin Fowler（软件大师）也表达了相似的观点：LLM带来的变化，本质上是编程方式的范式转移。

这个转移带来的最直接影响，是开发者角色的重塑。

去年有个数据挺猛：某电商平台双十一系统迭代中，AI生成代码占比达52%。GitHubCopilot已覆盖37%的基础代码编写。但更关键的是，初级开发者的招聘量减少了60%。

为什么？因为纯粹执行者的岗位正在消亡。

如果你的工作主要是把StackOverflow上的代码搬运到IDE里，或者只掌握规范化知识（语法、API调用），那危机已经兵临城下了。AI在处理这些”确定性任务”上，比你更快、更准、更不爱发牢骚。

但另一组数据让我意外：系统分析师岗位需求增长8%，而AI伦理顾问、多智能体架构师等新兴岗位需求激增380%。

这个分化说明什么？软件工程师的核心价值正在从”代码编写速度”转向”问题定义深度”。

回到项目上，让我先说说它的技术架构。

这是一个基于知识图谱、向量嵌入和大语言模型技术的企业级AI数据管理平台。技术栈包括Spring Boot、Dubbo、Neo4j、Redis、LangChain4j，支持通义千问、Ollama等多种模型。

架构上采用经典的四层设计：

• 应用层（App）：核心业务逻辑实现
• 客户端层（Client）：对外暴露的服务接口和DTO
• 领域层（Domain）：核心业务模型和领域实体
• 基础设施层（Infrastructure）：数据库访问、外部服务集成

这个分层架构让职责边界非常清晰。再加上它的事件驱动设计，工厂模式的应用，以及策略模式的实践。

这些设计模式的组合，让它天然适合拆解为独立的、可复用的Skills。

为什么说”天然适合”？因为：

第一，模块化程度高。每个模块职责单一，高内聚低耦合。

第二，接口契约完善。Service接口与实现类的解耦机制让协作变得容易。

第三，配置与代码分离。动态加载机制支持热更新，不需要重启服务。

第四，可扩展性强。插件化设计支持新功能模块的快速接入。

这些都是Agent Skills协作需要的特质。如果一个系统本身就很混乱，想拆解成Skills只会更乱。但这个项目不是这样，它的架构设计已经为Agent化拆解奠定了基础。

那么，如何把该项目拆解为Agent Skills？

我根据产品设计、需求设计、架构设计、代码实现四个维度，拆解出12个独立的Skills。每个Skill都有明确的职责、输入输出标准和协作机制。

应用场景：当业务方提出新功能需求时（如”支持新的向量数据库”）

触发条件：收到自然语言描述的需求

输入标准：

• 需求背景描述
• 目标用户画像
• 预期业务价值

输出标准：

• 结构化需求文档（Markdown格式）
• 用户故事列表（As a…I want…So that…）
• 优先级建议（MoSCoW原则）

与其他Skills的协作：将需求传递给功能模块划分Skill

核心逻辑：利用LLM理解自然语言需求，提取关键信息，转化为技术可理解的结构化文档。

应用场景：将复杂需求拆解为可执行的用户故事

触发条件：收到结构化需求文档

输入标准：需求分析Skill的输出

• 用户故事卡片（包含验收标准）
• 故事依赖关系图

协作机制：与功能模块划分Skill同步进行，确保故事与模块匹配

应用场景：设计新功能前，了解业界最佳实践

触发条件：需求涉及新领域或重大变更

输入标准：功能描述、目标市场

• 竞品功能对比表
• 最佳实践总结
• 创新机会点

协作机制：为技术选型Skill提供参考

应用场景：基于需求和用户故事生成产品需求文档

触发条件：用户故事编写完成

输入标准：用户故事列表、需求文档

输出标准：标准PRD（包含功能描述、交互流程、验收标准）

协作机制：PRD是功能模块划分Skill和接口设计Skill的输入

应用场景：将PRD拆解为技术可实现的模块

触发条件：PRD生成完成

输入标准：PRD文档、现有架构文档

• 模块划分方案（树形结构）
• 模块依赖关系图
• 接口边界定义

协作机制：与架构设计Skill协同，确保模块划分符合整体架构

核心逻辑：基于项目的四层架构，遵循高内聚低耦合原则，结合领域驱动设计（DDD）思想，进行模块拆分。

应用场景：为每个模块定义对外接口

触发条件：功能模块划分完成

输入标准：模块划分方案、PRD

• RESTfulAPI规范（OpenAPI 3.0格式）
• DTO定义（Java POJO）
• 接口文档（Markdown）

协作机制：输出是代码生成Skill的输入

核心逻辑：参考项目的Service接口定义风格，遵循RESTful最佳实践，确保接口语义清晰、版本可控。

应用场景：基于需求生成测试用例

触发条件：PRD或用户故事完成

输入标准：需求文档、用户故事

• 测试用例清单（按优先级分类）
• 测试数据准备清单
• 自动化测试框架建议

协作机制：与代码生成Skill同步，确保代码可测试

应用场景：为新功能选择合适的技术方案

触发条件：涉及新领域或性能敏感的功能

输入标准：需求文档、性能指标、成本约束

• 技术方案对比表（包含优劣势分析）
• 推荐方案（含风险评估）
• PoC验证计划

协作机制：为代码生成Skill提供技术约束

核心逻辑：参考项目的技术选型实践（如多向量数据库支持、多模型提供商集成），建立评估维度（性能、成本、生态、维护性）。

应用场景：设计或优化整体系统架构

触发条件：重大功能变更或新项目启动

输入标准：需求文档、性能指标、现有架构

• 架构设计文档（C4模型）
• 技术栈清单
• 部署架构图

协作机制：与功能模块划分Skill协同，确保架构与模块匹配

核心逻辑：遵循项目的分层架构原则，结合微服务设计模式，确保系统的可扩展性、可维护性和高可用性。

应用场景：设计或优化数据库schema

触发条件：功能模块划分完成，涉及数据存储

输入标准：功能模块、数据模型需求

• ER图（实体关系图）
• 表结构定义（DDL）
• 索引优化建议

核心逻辑：参考项目的Neo4j图数据库设计和MySQL关系型数据库设计，结合业务场景选择合适的存储方案。

应用场景：生成可运行的业务代码

触发条件：接口定义、数据库设计完成

• 接口定义（OpenAPI规范）
• DTO定义
• 数据库schema
• 技术栈约束
• Service接口和实现类
• Repository层代码
• Controller层代码
• 单元测试代码

协作机制：接收来自上游Skills的输入，输出到单元测试Skill

核心逻辑：基于项目的代码风格，遵循Clean Code原则，生成高质量、可维护的代码。支持Dubbo微服务框架集成，LangChain4j AI框架集成。

应用场景：为生成的代码编写单元测试

触发条件：模块开发Skill完成

• 源代码
• 测试用例清单（来自测试用例设计Skill）
• JUnit测试类
• Mock对象配置
• 测试覆盖率报告

协作机制：验证代码质量，反馈给模块开发Skill进行迭代

核心逻辑：遵循测试金字塔原则，优先编写单元测试，使用Mock隔离外部依赖，确保测试的独立性和可重复性。参考项目的测试实践，确保核心逻辑的测试覆盖率≥90%。

拆解出12个Skills只是第一步。真正让它们像一个团队一样协作，需要设计一套协作机制。

每个Skill的输入输出都必须标准化，这样Skills之间才能无缝对接。

我定义了一套JSONSchema作为Skills之间的通信协议：

json

{"task_id": "string","skill_name": "string","input": {"type": "string","data": "object"},"output": {"type": "string","data": "object"},"metadata": {"timestamp": "datetime","version": "string"}}

这套协议包含：

• task_id：全局唯一的任务标识，用于全链路追踪
• skill_name：当前执行Skill的名称
• input：标准化输入（包含类型和数据）
• output：标准化输出（包含类型和数据）
• metadata：元数据（时间戳、版本等）

Skills之间的协作不是硬编码的调用链，而是基于状态机的任务编排。

我参考LangGraph框架的设计，用有向图来描述Skills之间的流转：

节点（Nodes）：每个Skill是一个节点

边（Edges）：描述Skills之间的流转逻辑

状态（State）：共享的工作记忆

状态机的设计决定了协作的灵活性。例如：

• 顺序流转：需求分析→用户故事编写→PRD生成
• 条件分支：如果需求涉及新领域，触发竞品分析Skill
• 并行执行：接口定义和数据库设计可以并行进行
• 循环迭代：代码生成后，如果测试不通过，触发重构

Skills之间的通信采用事件驱动机制，参考项目的消息订阅设计。

当某个Skill完成时，它会发布一个事件：

{"event_type": "skill_completed","skill_name": "requirement_analysis","task_id": "task_001","output": {...},"timestamp": "2026-02-11T11:30:00Z"}

订阅该事件的Skills会自动接收并处理。这种异步解耦的方式让协作更灵活。

Skills协作最大的挑战是：当某个环节出错时，如何快速定位问题？

我引入了全链路追踪机制：

每个任务都有一个唯一的taskid，从需求分析到代码上线，所有Skills的日志都绑定这个taskid。配合OpenTelemetry，可以在Grafana上实时查看Skills的执行情况：

• 每个Skill的执行时长
• Skills之间的调用关系
• 哪个Skill出现了异常
• 输入输出的原始JSON

理论说完了，怎么落地？我建议分三个阶段：

目标：验证Skills协作的可行性，积累经验

选择项目：找一个规模较小、交付压力不大的项目

实施步骤：

• 选型Skills：先从非核心的Skills开始试点
• 需求分析Skill
• 用户故事编写Skill
• PRD生成Skill
• 建立标准：
• 定义输入输出JSONSchema
• 编写Skills的测试集
• 设计协作流程
• 小步快跑：
• 每个Skill都要有测试验证
• 每次改动都要能快速回滚
• 收集参与者的反馈

预期成果：

• 验证3个Skills的协作可行性
• 收集至少10个真实案例
• 总结出最佳实践

• 扩展Skills：
• 新增功能模块划分Skill
• 新增接口定义Skill
• 新增模块开发Skill
• 优化协作：
• 引入LangGraph框架进行任务编排
• 建立Skills的能力图谱
• 实现Skills的版本管理
• 团队培训：
• 培训第一批”AI教练”
• 在组织内做布道
• 至少6个Skills稳定运行
• 覆盖20%的项目
• 开发效率提升30%

目标：Skills协作成为团队的标准工作方式

• 完善生态：
• 新增剩余6个Skills
• 建立Skills市场（复用历史Skills）
• 实现Skills的自动评估和优化
• 深度集成：
• Skills与CI/CDpipeline集成
• Skills与代码仓库关联
• Skills与项目管理工具打通
• 持续演进：
• 建立反馈闭环
• 定期评估模型能力
• 优化协作流程
• 12个Skills全部上线
• 覆盖80%的项目
• 开发效率提升60%以上

理论上听起来很美好，但实际落地会遇到很多问题。我把最常见的问题和解决方案列出来。

问题：AI生成的需求分析可能包含不真实的信息，比如虚构竞品功能、编造技术细节。

解决方案：三层验证机制

• 第一层：交叉验证
• 用两个不同的模型独立生成需求分析
• 对比结果，找出差异点
• 差异点需要人工确认
• 第二层：外部验证
• 连接外部数据源（如产品官网、技术文档）
• 验证关键信息的准确性
• 标注信息来源
• 第三层：人工审计
• 对高风险模块（如支付、安全）进行人工审计
• 建立审计日志
• 定义审计标准

问题：AI能在一天内生成10万行代码，但人类理解的速度跟不上。代码库充斥着虽然能跑但没人真正读懂的逻辑。

解决方案：重构与AI协同进化

• 小步重构
• 将AI生成的”一次性代码”拆解为可理解的小模块
• 提取函数、简化逻辑
• 增加注释和文档
• 定期审计
• 每个迭代进行代码审计
• 识别重复代码和复杂逻辑
• 生成重构建议
• 知识沉淀
• 将重构经验存入知识库
• 训练AI生成更易维护的代码
• 形成持续优化的闭环

问题：12个Skills协作，出错率会指数级上升。A说该派单，B说直接回复，怎么裁决？

解决方案：清晰的职责边界和冲突解决机制

• 职责边界
• 每个Skill只做一件事
• 不要让一个Skill既做需求又做设计又做编码
• 定义清晰的输入输出
• 优先级机制
• 定义Skills的优先级
• 当发生冲突时，优先级高的Skill决策
• 优先级根据业务价值动态调整
• 人工介入点
• 在关键决策点设置人工介入
• 定义人工介入的条件
• 记录人工决策的依据

问题：团队成员担心被AI取代，抗拒改变工作方式。

解决方案：角色重塑和价值重塑

• 角色定位
• 强调AI是工具，不是替代
• 开发者从”代码编写者”转变为”智能体教练”
• 人类的核心价值是定义问题、做决策、守底线
• 价值展示
• 展示Skills协作带来的效率提升
• 让参与者看到自己的成长
• 培训支持
• 提供Skills使用的培训
• 建立 mentorship 机制

写到这里，我想起之前和几个技术Leader聊天，大家都在问同一个问题：AI时代的软件工程师，到底需要什么能力？

我认为，未来需要构建”技术深度 × 行业广度 × 伦理认知”的三维能力体系。

技术深度：掌握智能体架构、多模型协作、系统设计等前沿技术。不是会用API，而是能设计和优化整个系统。

行业广度：理解业务场景，知道哪些问题值得用AI解决，哪些不该。AI不是万能的，能用最简单方案解决问题的才是高手。

伦理认知：理解AI系统的潜在风险，设计防护机制。当AI生成代码涉及版权或安全问题时，需要有人把关。

卡帕西（前OpenAI、特斯拉AI负责人）有个判断我很认同：2026年将迎来模型层与智能体层的”乘积式进化”。一方面AI基础模型的能力会持续突破，另一方面智能体的自主规划执行能力会爆发式提升。

这带来的影响是两极分化。

掌握智能体工程的开发者，能凭借AI的助力一个人完成过去团队级的任务，实现”一人公司”级的效率跃迁。

而那些只依赖随机生成代码，缺乏架构判断力的开发者，很可能被市场淘汰。

但我想强调的是：AI的出现不是对软件工程的否定，而是对人类劳动价值的重新发现。

当我们看到AI生成的代码通过单元测试，当我们见证Skills协作完成任务，当我们体验自然语言驱动的开发流程，我们正在重新定义”工作”的本质——从知识重复到价值创造，从经验决策到数据智能，从个体劳动到人机共生。

作为AI NativeCoder，我的核心观点很简单：

软件工程的未来，不是AI取代程序员，是程序员和Agent协作创造更大的价值。

人做什么？定义问题、做决策、守底线。

Agent做什么？执行任务、生成代码、跑测试。

这个分工，比谁都清楚。

回想起上周三那个下午，分析项目的时候，我看到的不仅是一个技术架构优秀的产品，更是一个软件工程范式转移的缩影。

它的分层架构、事件驱动、设计模式应用，让Agent Skills的拆解成为可能。而Agent Skills的协作，又会反过来推动软件工程的智能化。

这不是一蹴而就的。它需要试点验证、需要团队磨合、需要持续优化。

但方向已经明确：从人力驱动到智能体协作，这是软件工程的生产力变革。

而你，准备好了吗？