从古法编程到 AI Native:我的研发方式进化史

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三次进化

从早期依赖人力作为唯一算力的“古法编程”，到由AI辅助开发者提升效率的“Copilot”，再到如今AI主导生产、开发者设定约束的“AI Native”模式。在这一演进过程中，开发者的角色逐渐从具体实现细节中抽离，不断上移，承担起更多决策与判断的任务。

很长一段时间里，我与大多数开发者一样，工作流程往往是打开IDE，理解需求，设计方案，然后逐行编写代码。所有的思考、实现和调试都集中在大脑里。

这种模式的瓶颈并不一定在于速度缓慢，而在于其高度不稳定性。进展顺利时，可以连续推进数日；但一旦遇到知识盲区（例如不熟悉的底层库）或难以解决的bug，整个研发流程就会被阻塞。从工程角度来看，人是系统唯一的算力，却也成了最大的风险点。

更麻烦的是，这种模式下知识传递的成本极高。新人加入团队需要耗费数周时间才能理解代码库；系统出现问题，往往只有原作者才能迅速定位。代码成为知识的唯一载体，而人脑则是唯一的解释器。

Copilot的出现，大规模减少了重复劳动。样板代码、CRUD接口、类型适配等都可以通过自动补全快速生成。初用时令人兴奋，如编写React组件时，只需敲入一个函数名，相关的useState、useEffect逻辑便自动展开。

但我很快意识到，这种提升并未触及研发的根本矛盾。Copilot并不理解我要解决的问题，它只能在我已理清思路的基础上，加快执行速度。决策仍然完全由人承担，AI只是提升了代码输入的效率。

这就好比给建筑工人配备了电动工具，像砌墙速度更快了，但建筑设计、结构选择、材料调配仍需人工完成。代码的“体力消耗”降低了，但“脑力消耗”丝毫未减。

在这一模式下，开发的起点是“意图描述”，终点是“验证通过”。AI Agent（如Claude、Cursor等）在人类输入意图和业务约束后，自动生成代码并运行测试。代码在这一过程中流转，不再是开发者直接面对的“最终产物”，而只是达成目标的中间环节。

真正转折发生在我开始使用Cursor、Windsurf、Claude Code这类Agent驱动工具后。开发不再从“怎么写”开始，而是从“要做什么”出发。

举个例子：上个月我需要给一个Web应用增加“导出PDF”功能。若在“古法编程”时代，我需经历以下步骤：

首先，我需要花大约30分钟查阅相关PDF库的文档，理清各项接口和调用方法；其次，用大约20分钟来设计前后端之间的数据流转逻辑；第三，进入具体的实现阶段，大致需要1小时进行页面内容到PDF格式的适配与渲染；最后，还要留出1到2小时处理各类异常情况和样式兼容性问题。整个过程不仅耗时长，而且高度依赖开发者的全程参与和逐行编写。

而使用Claude Code，整个过程简化为：

首先，清晰地描述需求“为报告页面增加导出PDF功能，保持原有样式，支持分页。”其次，系统随即生成相应的实现方案供我审查。第三，运行初步测试后，发现中文字体缺失，于是我补充一项约束：“使用思源黑体处理中文”。再次测试后，功能顺利通过。

整个过程从原本的3–4小时压缩至40分钟。更重要的是，我的角色逐渐从“实现功能”转变为“判断结果是否符合预期”。代码本身，也从最终目标退居为一项中间产物。

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不可逆的变化

随着AI深度参与编码，代码可读性逐渐退居次要，工程信任转向“可验证性”。测试成为人机协作的核心语言，从需求定义到行为验证，可验证性正成为软件工程的信任新基础。

随着AI在开发过程中的参与程度不断加深，一个日益突出的现实问题是：我越来越难以理解AI生成的代码。

这并非因为代码本身杂乱无章，而是因为AI的解题思路往往与人类开发者不同。它可能采用我未曾熟悉的库来解决问题，用函数式风格重构我原本的命令式逻辑，甚至生成我从未接触过的设计模式组合。最初，这令我颇为不适——代码真的是我写的吗？我还能否真正掌控整个系统？

但冷静思考后我意识到，这种现象在工程史上并非首次出现。如今，大多数开发者其实也并不完全理解：

• 编译器如何将高级语言转换为汇编指令

• V8引擎如何优化JavaScript的执行

• GPU如何并行处理图形渲染

• CPU微码如何具体实现指令集

然而，这并不妨碍我们构建出极其复杂的软件系统。工程实践早已达成一种默契：开发者无需理解所有底层实现细节，只需确保工具链能够正确执行预期行为。同理，AI编写的代码，本质上已成为新一代低可读性的“中间层”。就像我们不会因为读不懂汇编语言就拒绝使用高级语言编程一样，未来的开发者也不会因为无法完全理解AI生成的代码，就退回到逐行手写的时代。

这一转变带来一个直接的后果：开发者建立对系统信心的方式彻底改变了。

在传统研发中，我们主要通过阅读代码来获得信任：

• 理解每个函数的内部逻辑

• 清楚每个变量的生命周期

• 能够推理出所有可能的执行路径

我们相信，只要自己能够理解代码，系统就是正确的。这是一种基于“透明度”的信任。

然而，在AI深度参与的研发模式下，这种路径正在逐渐失效。新的信任逻辑是：

• 我不需要理解它具体如何实现

• 但我必须能够确认其行为是否符合预期

• 信任通过测试、监控、接口契约来建立

这是一种转向“可验证性”的信任。工程关注的重点，正从代码的可读性，转向系统行为的可验证性。

正因“阅读代码”本身不再可靠，测试在AI Native开发中被提升到了核心位置。它不再仅仅是上线前的验证环节，而成为贯穿整个研发流程的持续反馈系统。

在我当前的工作流中，测试主要扮演以下三种角色：

1. 约束边界

通过静态类型检查、ESLint规则、API Schema定义等手段，我们为AI的代码生成设定了清晰的边界。AI可以在这个范围内自由实现，但不能越界。

2. 功能定义

单元测试和集成测试明确了“什么是正确的行为”。很多时候，我并不直接编写实现代码，而是先编写测试用例，再交由AI来完成功能并确保所有测试通过。测试本身成为了规格说明书，而代码则是其实现证明。

3. 非预期探测

模糊测试、属性测试、压力测试等，能够覆盖开发者未曾想到的路径。AI生成的代码可能处理了我遗漏的边界情况，也可能带来意想不到的副作用。这些“涌现行为”通过测试得以暴露。

更重要的是，一旦测试失败，我通常不需要亲自动手修复代码。只需将失败的测试用例、相关错误日志与堆栈信息一并交给AI，让它根据既定约束条件自行调整。这个反馈循环可以进行多轮迭代，直至所有测试通过。

在这种开发模式下，我逐渐认识到一个重要的变化：很多时候，测试失败的原因并不是AI写错了代码，而是需求、约束或描述本身存在缺陷。

上个月就曾出现一个典型案例：我让AI实现一个“用户权限检查中间件”，并为其编写了几个测试用例。前两个用例（管理员可访问所有接口、普通用户仅可访问个人数据）顺利通过，但第三个用例（游客可访问公开内容）却失败了。我的第一反应是“AI理解错了”，但仔细排查后发现，问题出在我自己对“公开内容”的定义不一致上：

• 我在需求描述中写道“公开内容无需登录”

• 然而在数据库Schema里，“公开”字段的默认值被设为‘false’

• 测试数据中，多数内容的‘public’字段也确实是‘false’

AI严格遵循Schema实现了业务逻辑，而我的测试用例却基于一个不准确的假设。这次测试失败，实际暴露的是我自身对系统行为预期的内在矛盾。

在人类无法完全读懂海量AI生成代码的当下，信任的基础正从代码可读性转移到系统可验证性。测试成为了新的真相来源。

这让我深刻意识到：表面上我们是在测试代码，实际上是在验证AI是否真正理解了我们的意图。测试用例、错误日志、类型约束，已成为人与AI之间最可靠、最有效的沟通语言。

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开发者的重新定位

在AI时代，开发者价值正从“实现专家”上移至“正确性定义者”，核心能力转向需求结构化、约束设计与系统验证。技术壁垒被打破，分工以责任而非技术栈划分。真正的挑战在于平衡AI赋能与自主能力，保持对系统的最终掌控。

随着代码本身不再成为能力的核心体现，开发者的价值也逐渐从实现层上移至设计与约束层。

在传统语境下，一名顶尖开发者往往被定义为“实现专家”，他们以编写速度、对特定框架的熟练度以及手写复杂算法的能力见长，脑中储存着海量的 API 文档与最佳实践。

然而在 AI Native 时代，这些曾被视为壁垒的技能正在被迅速摊薄。取而代之的，是开发者在四个维度上的能力重构。首先是问题的结构化能力，即能否将模糊的业务需求解构为边界清晰的逻辑子集；其次是正确性的定义能力，在结果生成的黑盒面前，准确描述“何为正确”比“如何实现”更关键；第三是反馈系统的设计能力，通过构建严密的测试与监控体系来约束 AI 的输出；最后是系统性思维，在更高维度上统筹模块间的边界与交互契约。

以排序算法为例：传统高手的价值在于能徒手实现红黑树，对底层细节了如指掌；而 AI Native 时代的先行者，则侧重于定义稳定性、时空复杂度及内存限制等约束条件，并利用 AI 快速生成多种实现，通过自动化测试进行验证。

前者的价值在于“实现能力”，后者的价值在于“定义能力”。当AI能够实现任何清晰定义的需求时，定义需求本身，便成为稀缺的关键能力。

随着AI技术的飞速发展，前端、后端与基础设施之间的技术壁垒正被逐渐打破，开发领域的分工逻辑也随之重构，从过去的 “谁负责写哪种代码”，转向了 “谁定义目标、谁设定约束、谁为最终结果负责”。

我曾见证过这样一位产品经理，她并不熟悉 React 或 TypeScript，却能够熟练运用 Cursor 产出可直接部署至生产环境的前端功能，而不仅仅是用于演示的玩具 Demo。支撑她实现这一跨越的，并非编程技能，而是她对产品逻辑的精准把握，她清楚用户应在界面上看到什么信息，明确每个交互动作应触发怎样的流程，也能准确界定系统出错时应如何向用户传递反馈。

在这个过程中，AI 承担了代码实现的桥梁，将她的业务意图转化为可运行的软件模块。她的角色转变，本质上并非“从零学编程”，而是以“对产品最终行为负责”的身份，直接掌控了从意图到实现的关键路径。这背后折射出的，是 AI 时代一种新的分工逻辑：懂业务的人，正在借助工具，成为功能的直接构建者。

未来的开发分工结构，或许会呈现出更清晰的权责划分：产品责任人聚焦用户体验与业务逻辑的定义，直接用 AI 实现产品原型并推动持续迭代；系统责任人专注架构设计与性能指标的设定，通过 AI 生成技术实现方案并搭建全链路验证体系；安全责任人则围绕威胁模型与防护策略展开工作，借助 AI 工具开展代码审计与漏洞修复。

在这样的趋势下，技术栈的掌握程度将不再是从业者的 “护城河”，真正的核心竞争力，终将回归到对业务目标的深刻理解，以及对系统行为的精准掌控能力上。

然而，这一转变同样伴随着不容忽视的风险。

首要风险在于过度依赖可能导致能力退化。如果完全依赖AI生成代码，开发者可能逐渐失去从零构建功能的核心能力。一旦工具失效，就像习惯依赖GPS的司机突然失去导航，连基本的路标都无法识别。为此，我们需要保持“退出能力”，每月至少手写实现一个小型功能，持续阅读AI生成的代码以理解其设计逻辑，并对核心路径的代码进行手动编写或深度审查。

其次，测试不足易带来虚假的安全感。当我们以“测试通过”替代“代码可读”作为信任基础时，测试本身的质量就显得尤为关键。不充分的测试覆盖可能导致对系统真实风险的误判。因此，应建立强大的验证体系，确保核心逻辑分支覆盖率超过90%，关键路径配备集成测试与端到端测试，并采用模糊测试等方法主动探索非预期行为。

最后，系统整体理解可能缺失。当每个模块均由AI生成，开发者容易失去对系统整体架构和运行机制的把握，进而引发架构腐化与技术债务累积。为应对这一挑战，应持续维护系统全景认知，保持高层架构文档的更新，明确模块职责与依赖关系；在每次重大变更后，借助AI生成架构图并辅以人工审查；并定期开展“架构健康度检查”，识别循环依赖与职责模糊的模块。

关键在于寻求平衡：我们既要充分利用AI带来的效率飞跃，也要始终保有在必要时接管系统、自主解决问题的能力。在AI赋能的时代，真正的专业素养不仅体现在会使用工具，更体现在知道何时以及如何超越工具。

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结语：当代码不再可读，反馈就是唯一真相

回到最初那个场景：面对AI重构生成的近5000行代码，我虽无法逐行理解每个实现细节，但系统运行稳定，所有测试全部通过。这并非偶然的异常，而是一个清晰的信号——软件工程正在从“手工艺时代”迈向“制造业时代”。正如现代汽车工人无需通晓每个零件的材料科学，未来的开发者也将不必深究每一行代码的实现逻辑。

我们的核心价值正在发生根本性迁移，不再局限于亲手编写代码的单一维度，而是转向更深度的产品价值构建：一是定义 “好产品” 的标准，通过需求澄清与约束设定，锚定系统的核心目标与清晰边界；二是搭建全链路质量检验体系，依托科学的测试策略与常态化监控机制，保障交付物精准契合预期；最终，我们将对产品可验证的正确性承担全面责任。

AI Native并非弱化开发者的角色，而是推动我们从“编码执行者”向“正确性定义者”跃升。当代码不再是理解系统的唯一窗口，测试与持续反馈便成为判断系统真实状态的可靠依据。

未来的软件质量，将不再依赖于个别开发者的经验直觉，而是取决于：

• 需求是否被清晰、无歧义地定义

• 测试是否充分覆盖且验证有效

• 反馈是否形成持续闭环、真正驱动改进

简而言之：

AI 负责生成代码，人类负责设定约束。

AI 负责实现功能，人类负责定义何为正确。

这或许标志着软件工程领域最深层次的分工变革。而我们，正站在这一历史性转折的起点。