我把 AI 变成了开发体系,而不是工具

过去一段时间,我在用 AI 做两件事:
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• 做 App -
• 写代码
一开始,我和大多数人一样。
把 AI 当成一个更聪明的搜索引擎。
直到有一天,我意识到一个问题:
如果 AI 只是用来“回答问题”,那它的价值其实很有限。
真正的变化,是从这句话开始的:
我不再问:AI 能帮我做什么
我开始问:AI 应该放在我的系统哪里
从那一刻起,我的开发方式彻底变了。
一、绝大多数人,都在用错 AI
现在很多人用 AI 的方式是这样的:
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• 写一个 prompt -
• 让 AI 生成代码 -
• 复制粘贴 -
• 不行就再问一次
这种方式的问题在于:
你在“碰运气”,而不是在“构建系统”。
结果就是:
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• 输出不稳定 -
• 代码不可控 -
• 越用越乱
二、我做的第一个改变:不再写 prompt,而是设计规则
我后来做了一件事:
停止研究 prompt,开始设计约束(constraints)
比如:
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• ViewController 不能写业务逻辑 -
• 所有外部调用必须走 Service 层 -
• 强制 async/await -
• 一个类只做一件事
这些规则,本来是我自己写代码时遵守的。
现在,我让 AI 也必须遵守。
结果很明显:
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• 代码结构开始稳定 -
• 输出质量显著提升 -
• 几乎可以直接用在生产环境
三、AI 不再是工具,而是一层“能力层”
很多人理解 AI,是“一个工具”。
但我现在的理解是:
AI 是一层能力(Capability Layer)
我的开发结构,大概是这样:
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• UI 层(UIKit / SwiftUI) -
• 业务层(UseCase / Domain) -
• 服务层(API / StoreKit / 语音识别) -
• 数据层(CoreData / Supabase)
而 AI,是横在所有层之上的一层能力:
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• 帮我生成代码 -
• 帮我重构逻辑 -
• 帮我分析错误 -
• 帮我做架构判断
不是某一个点,而是贯穿整个系统。
四、我现在的开发方式(真实工作流)
现在我写代码,基本是这样一个循环:
定义 → 生成 → 校验 → 重构 → 上线
举个很实际的例子:
我要做一个订阅功能,我不会这样问:
帮我写一个订阅系统
我会这样拆:
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• 写一个 SubscriptionManager -
• 使用 StoreKit 2 -
• 支持月订阅、年订阅以及终身买断 -
• 提供 async 的 purchase() 方法 -
• 不和 UI 耦合
然后交给 AI。
再由我来做:
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• 结构校验 -
• 代码调整 -
• 边界处理
这时候 AI 的角色就很清晰:
它不是“帮我写代码”,而是“帮我填空”
五、调试效率的变化,是最夸张的
以前遇到报错:
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• Google -
• StackOverflow -
• 各种尝试
现在:
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• 截图 -
• 丢给 AI -
• 直接给出原因 + 解决方案
最明显的变化不是“快一点”。
而是:
反馈闭环从几小时,变成几分钟
六、真正的瓶颈,已经不在写代码了
当 AI 能帮你把代码效率提升之后,你会发现:
真正卡住你的,是这些:
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• 架构能力 -
• 产品判断 -
• 优先级选择
这些东西,AI 目前帮不了你。
但它会放大你的能力水平:
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• 你强,它更强 -
• 你乱,它更乱
七、AI 做得很好的地方 & 做不好的地方
说清楚这点很重要。
AI 擅长:
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• 模板代码 -
• 重构 -
• Debug -
• 快速试错
AI 不擅长:
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• 长期架构 -
• 产品方向 -
• 复杂 trade-off
如果把方向交给 AI:
你只会更快地走错路
八、一个很多人不愿意承认的事实
AI 不会淘汰开发者。
但会淘汰:
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• 没有结构的人 -
• 没有方法论的人 -
• 只会堆代码的人
未来的差距,不是:
会不会用 AI
而是:
有没有一套“AI 能放进去运行”的系统
九、我现在的核心方法
如果你只想带走一件事,可以记这个:
小任务 + 强约束 + 控制上下文
具体就是:
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• 一次只做一件小事 -
• 明确结构规则 -
• 限制 AI 读取范围
你会发现:
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• 输出稳定了 -
• 成本下降了 -
• 代码质量上来了
最后
AI 并没有让我写代码更快。
它做的事情是:
让我更快地构建系统
而一旦你有了系统:
你就不再是一个人在开发。
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2026.04.13 11:20
📍 沪 · 赵巷
📌 声明:本文由 AI 辅助完成
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