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AI 重构软件研发流程:哪些地方人该退出,哪些地方人该介入
AI 重构软件研发流程:哪些地方人该退出,哪些地方人该介入最近做AI 定制的流程，其实与我们内部研发流程提效，大同小异，简单写个总结，分享下： 受个人能力边界限制的分工。一个人很难同时精通前端、后端等多个领域，因此研发常常需要前后端分工。AI 可以跨端参与设计和开发，减少因个人能力边界产生的交接，所以可以全栈。 为信息对齐而进行的重复协作。站会、接口对齐，以及需求评审中的背景同步，很多时候是在弥补不同人掌握的信息和进度不一致。联调也是如此：双方开发节奏不同，最后需要凑在一起跑通。AI 如果能共享上下文、跨端推进工作，这些同步和等待就可以减少。需求评审中涉及价值、范围的决策，仍需要人参与。 替 AI 搬运上下文。比如提出“拼团支持延长结束时间”，还得先向 AI 解释当前功能是什么、怎么实现的。这样的需求翻译不该长期由人承担，AI 应能自己找到产品现状和工程实现。 需要有人承担责任的节点。发布上线等关键审批要保留人的确认。这不是 AI 能不能操作的问题，而是谁对结果负责的问题。再比如一个用 AI 一天完成 100 个需求，却把 review 和测试全部留给别人。应该先让 AI 完成可自动化的验证，自己确认结果与风险；极少量高风险变更再请他人独立复核。 需要平衡取舍的关键决策。功能定义清楚，不代表它有商业价值。价值评估涉及隐性的业务背景，也依赖人的经验和判断。架构设计同样如此：验证能力可以提高实现正确性的把握，但复杂性、性能、成本和未来演进之间如何取舍，没有完全标准的答案。 把知识路由和接入做好。AI 缺少的知识，如果我们知道在哪里，就应该让它自己获取。比如产品功能的最新现状，我们日常常靠查看页面确认。可以让 AI 遍历页面并整理进知识库；如果文档已经陈旧，也可以让 AI 直接打开页面查看。页面之外的规则和实现，再从文档、代码等来源补足。 区分当责与亲手做。AI 可以设计和开发全栈功能；如果你对体验负责，就要确认视觉和最终交付。如果这不在你的能力圈内，可以找人协作。接口、数据库、核心链路等关键点设计也是一样：可以让 AI 在开发前输出方案供你确认，也可以在开发后总结改动和验证结果，再由你最终确认。 逐步提高对 AI 的信任。AI 做什么、人确认什么，需要在实践中不断调整。随着知识接入和验证能力完善，人可以逐渐减少对细节的逐项指导，把精力放在更高层次的判断上，而不是换一种方式通过AI 进行微操作。 持续打磨验证能力。AI 能较早在 Coding 中发挥作用，一个重要原因是代码相对容易运行和验证。有了反馈闭环，就能先把功能做对，再改进实现质量。验证能力足够时，我们也不必，做需求总靠打补丁方式来控制影响面，而产生很多垃圾代码；在风险可控的范围内，可以重新审视整个功能，用更合理、更少代码的方式实现它。