老鳥談軟件開發歷史:氛圍編程時代,速度不再是第一位了!而是更聰明的框架設計! 原創
作者 | Craig Adam
編輯 | 云昭
一、軟件開發史就像一個鐘擺
在軟件開發的歷史里,鐘擺一直在極端之間來回擺動。
早期,圈里推崇周密的規劃:規格文檔必須寫得一清二楚,架構圖要先畫好,才能寫第一行代碼。任何改動都像在操縱一艘貨輪——緩慢、官僚,附帶厚厚的文檔。
后來敏捷來了。鐘擺迅速擺向另一邊。
圈里又開始追求速度、迭代和“不完美”。“可運行的軟件高于詳盡的文檔”成了口號。上線快,比第一次就做對更重要。敏捷的確帶來了巨大的生產力紅利,徹底改變了軟件文化。
但今天,局面再一次變化。AI 工具可以憑一句話寫出成百上千行代碼。GitHub Copilot、Claude Code 讓“寫代碼”變成了機器的活兒。開發者的身份正在轉變:不再是碼農,而是環境的設計者,是系統的架構師。鐘擺再次擺回,帶著新的含義。
二、氛圍式編程的魔力與陷阱
“Just vibe it”(隨便干就行),這是 Andrej Karpathy 大神在安利氛圍編程時的一句話。一不留神就成了新一代開發方式的縮影。
要一個 React 組件?敲個 prompt!
要一個 API 集成?敲個 prompt!
要一個帶分頁、錯誤處理、加載狀態的 CRUD?一個好 prompt 能幫你完成 80%。
這就是氛圍編程:自然語言提示 + AI 輔助腳手架 + 快速迭代。
而對新人來說,這幾乎就是他們唯一的編程方式。
優勢看起來很明顯:它快、它爽、它省事。它消除了阻力,跳過了樣板代碼,加速了開發。一個下午就能做出原本需要幾天的原型。
然而,伴生的問題也很突出:寫得太快的代碼通常像牛奶而不是紅酒——容易變質。氛圍編程似乎在鼓勵淺層理解,追求眼下能跑通,而忽視半年后的維護。
“架構決策由模型暗中替你做了,模式在無審查中被固化,缺少審查,缺少理解。不久之后,你就陷入生成出來的復雜泥潭里,連上線的人都搞不懂。”
合理使用,氛圍式編程是超能力;魯莽使用,它就是技術債地獄的直達車。
所以,這時候,我們的解決方案不是減速,而是換人來為AI掌舵。
我們需要的不是更多的氛圍碼農,而是能思考 AI 運行環境的人。我們需要的是架構師。
三、架構的回歸:從寫函數轉回設計框架
單個函數的實現正在被自動化,這已經是一個事實。AI 可以在幾秒鐘生成類型良好的 TypeScript resolver、GraphQL schema 或 Flutter widget。
這意味著:開發的戰術層面正在商品化,但戰略層面依舊是人類的游戲。現代開發者不再只是“建造者”,而是“架構師”。不是頭銜上的虛名,而是真實意義上的設計者:負責搭建軟件生成和運行的結構。
這意味著要:
- 策劃庫和工具
- 設定邊界
- 定義模式,讓 AI 生成的代碼能干凈地集成并可持續擴展
未來的開發者價值不在于寫多少代碼,而在于為代碼創造怎樣的生存系統:框架、腳手架、模式和護欄,讓 AI 高效運轉而不制造混亂。
工作不再是比機器寫得更快,而是比機器想得更深。
四、下一代代碼是寫給機器看的
過去,我們寫干凈的代碼、完整的文檔,是為了后來接手的工程師。現在,下一個“讀者”是 AI。它不會提問,只會照著已有的模式繼續寫。于是,好的命名、穩定的抽象、明確的邊界,不僅僅是工程師的習慣,更是機器能否生成可靠代碼的前提。
換句話說,我們寫下的每一行代碼,都是 AI 的“訓練數據”。
五、敏捷之后的新宣言
過去二十年,《敏捷宣言》塑造了團隊構建軟件的方式。它的我們從臃腫的需求文檔和長達 18 個月的瀑布式開發中解放出來。我們不再寫一堆 Word 文檔,而是開始發布最小可行產品(MVP)。那是一次巨大的進步,但我們走得有些過頭了。
敏捷教會我們“重視可工作的軟件,而不是全面的文檔”。這沒錯——直到“可工作的軟件”逐漸被曲解為“只要做完就好”。在氛圍式編程和 AI 輔助提示的時代,這條原則開始瓦解。
因為軟件也許能跑,但它并不總是被真正理解。
現在,隨著 AI 生成的代碼占比越來越高,鐘擺再次擺動。我們正在重新發現那些“舊東西”的價值:文檔、規范、護欄。但原因不同了,并不是因為人類需要它們,而是因為我們的 AI 同事需要。
敏捷的核心價值并沒有失效,但其中一些需要重新解讀。在這個新世界里:
- 我們可能會更重視全面的結構而不是“能跑的軟件”——因為今天能跑、明天就垮的軟件是負債。
- 我們可能會更重視精心策劃的系統而不是“個體與互動”——因為這些“個體”越來越多是機器。
- 我們可能會更重視對上下文的響應而不是“對變化的響應”——因為穩定性和可重復性才是真正支撐快速迭代的基礎,而不是混亂。
當然,這場回歸自然不是要重返繁瑣的流程教條。新的奧義在于:在約束中獲得速度,在架構中獲得自由。
六、開發者新角色:定義新環境
如果你今天是資深開發者或技術負責人,你的角色已經在悄然轉變,即使你的頭銜還沒跟上。
你不再只是寫函數,而是要定義一個環境,讓函數在其中被高效創造。這意味著你要主導架構,制定模式,設計系統,不僅引導人類同事,還要引導越來越多的 AI 協作者。
要在這個新環境中實現有效領導,則需要關注以下幾個方面:
1. 用系統思維,而非代碼片段思維
僅僅會寫代碼已經不夠。你需要學會塑造系統:
- 邊界應該劃在哪里?
- 哪些決策需要一次性定下并固化?
- 哪些抽象能減少未來的重復勞動?
代碼庫的增長速度前所未有。薄弱的結構會導致快速崩塌。
2. 建立護欄,而不僅是功能
制定模式,讓人類和機器都能安全遵循。使用類型、linter、測試套件和 schema,不只是為了保證正確性,更是為了傳遞意圖。
凡是無法自動化強制的,就通過清晰、可重復的結構來約束。要做的是框架,而不僅是庫。
3. 像庫管理員一樣整理示例
AI 工具依賴模式識別。好的示例帶來好的輸出,壞的示例只會放大混亂。
代碼庫就是新的學習環境。保持整潔!去除互相矛盾的風格。在重要的地方記錄意圖。把它當成訓練數據來打理——某種程度上,它的確就是。
4. 掌控評審層
AI 可以生成可用的代碼。但它不能(至少現在還不能)做出深思熟慮的架構取舍。
這是你的責任。評審時不僅要看正確性,還要看整體一致性。關注那些可能導致長期復雜度的模式。做質量的策展人,而不僅是 Bug 的把關人。
5. 不要做“天才型開發者”
最聰明的人不是解決最多問題的人,而是能防止問題發生的人。
在這個語境下,領導力意味著打造能超越個人能力規模的系統。意味著把判斷力編碼進系統里,而不是鎖在自己的腦子里。
七、記住:下一代coder是機器,而不是人
沒錯,敏捷時代,的確讓編程界學會了快跑。但進入 AI 時代,挑戰已經變成了,找對方向。
未來的軟件注定不再是由人類“寫出來”,而是由人“設計出來”的。
這時候,速度依然重要,但更重要的是方向、結構和原則。
所以,編程宣言的奧義可能要變成這樣:快,但要聰明。
而且,有一點一定要清楚:之后的代碼不再是寫給人看的,是給努力理解你意圖的機器用的。
本文轉載自??51CTO技術棧??,作者:云昭

















