AI 生成的设计文档为何让人读不下去:技术团队需要重建写作责任

导语

生成式 AI 让原本很少写作的人，一夜之间可以产出设计提案、业务计划、工单、拉取请求说明和会议纪要。问题不是它们一定有语法错误，而是很多文本极其完整，却缺少一个读者真正需要的东西：作者的判断。Colin Breck 的这篇文章并不反对 AI 参与写作，而是要求重新划清“写作”与“生成文本”的边界。

文档为何详细却难读

作者陈述的现象是：有人先用 AI 构建完系统，再让 AI 反向总结成设计文档。这时文档已经不再是用来建立共识、暴露取舍和修改方案的思考工具，只是对已成事实的海量转述。拉取请求说明也会罗列改了什么、测了什么，却没有告诉审查者“为什么做”、“风险在哪”、“请把注意力放在哪”。
生成者往往会误以为文本很好读，因为他自己提供了提示、约束、代码、日志与统计数据，对上下文早已熟悉，扫一眼就能过滤空话与错误。但收到文档的人没有参与这个过程，只能逐句建立语境。机器省下的写作成本，最终被转移给了所有读者。

AI 适合做编辑，不宜代替经验

作者在撰写学术论文时大量使用 AI，但没有让 AI 代写任何一行正文。他先自己写完段落，再让 AI 对照代码、配置、生产日志与指标验证事实，检查数据库索引、文件排序等细节。AI 还用于补齐引用格式、查找语法错误、给出长句简化建议和绘制技术图。
反过来，如果让 AI 根据代码直接写段落，作者认为结果既难读又容易不准确。唯一被完整采用的是摘要，这恰好是整篇论文中最机械、最压缩、最适合重新表述的部分。这个经验提供了一条可执行的边界：人负责观点、取舍和语气，AI 负责核对、找错、格式化与局部建议。

工程团队可以怎么做

编辑判断：团队不必简单禁止 AI 写作，更有效的是重建交付标准。一份设计提案至少应明确写出问题、未决事项、备选方案和取舍；一份代码审查说明应告诉读者改动目的、主要风险和希望获得的反馈；一份会议纪要应优先记录决策、责任人和尚未解决的分歧，而不是越详细越好。
更关键的是，发送者必须对文本负责。如果无法回答“这份文档最想让对方理解或改变什么”，那么更流畅的表达也只是噪声。AI 可以降低造句的成本，但不能替代作者承担社交风险、表明态度和向特定读者解释真实经验。