在这个代码生成速度呈指数级增长的时代，软件工程的底层逻辑正在发生剧变。作为一名从传统软件开发一路走来，现在 90% 以上代码由 AI 生成的实践者，我目睹了“软件蓝领”的消亡，也看到了超级个体的崛起。本文将剥离浮躁的概念，从一个架构师的视角，深入探讨在 AI Coding 时代，我们需要做什么，以及更重要的——怎么做。
过去两年，我的开发模式经历了从 Copilot（副驾驶）到 Agent（代理人）的彻底转变。
在 Copilot 时代，我们依然是以人为核心，盯着 IDE 的光标，等待 AI 的补全建议。但现在，我已经完全抛弃了这种模式，转而使用命令行式（Command Line）的 Agent 工具（如 Claude Code 或 302.ai 的封装版）。
为什么放弃 IDE 内嵌模式？
“我现在的项目，100% 的代码都是 AI 写的。我负责在 IDE 里写 Markdown 文档，告诉它要做什么，剩下的交给它。”
很多开发者抱怨 AI 无法处理复杂项目，或者在大型工程中容易“胡言乱语”。这往往不是 AI 的问题，而是架构师没有做好复杂度管理。
即使是 GPT-5.2 或 Claude Opus4.5 级别的模型，它依然有它的“智力上限”。当上下文过于复杂，逻辑分支过多时，它就会失效。
我在开发天体物理应用时遇到了一个典型场景：天体可见性判断。这涉及到图层控制、天体类型（行星/航天器/小行星）、用户当前视角、距离远近等多个维度的耦合。当我直接要求 AI “修复某天体不显示的 Bug” 时，它反复修改却越改越错。
当 AI 搞不定时，就是架构师介入的时刻。但我不是去帮它写代码，而是帮它降维。
我停止了让 AI 直接修 Bug，而是写了一份详细的规则文档：
我告诉 AI：“根据这份文档，封装一个独立的管理器，把所有散落在各处的判断逻辑收敛到这里。”
结果： AI 迅速完成了重构，困扰许久的 Bug 瞬间解决。架构设计的本质，从“让人类容易维护”，变成了“让 AI 容易理解”。你给出的结构越清晰，AI 的执行力就越强。
在面对多线程死锁或复杂的坐标系刷新冲突时，AI 无法凭空猜出原因。我的做法是让 AI 变成“探针工程师”：
在我的项目中，正是通过这种方式，AI 成功定位了一个极难发现的、涉及 3D 渲染线程与物理计算线程的数据竞争问题。
以前我们害怕重构，担心回归测试成本。现在，重构的成本几乎为零。无论是函数重命名、提取重复代码，还是模块拆分，AI 可以在几秒钟内完成。
作为架构师，我们应该更加激进地推动重构。代码结构越清晰，未来的 AI 接手就越容易，形成正向循环。如果现在还因为害怕风险而拒绝 AI 重构，未来的技术债务将让你寸步难行。
在使用 AI 工具时，我们必须警惕上下文压缩（Context Compression）带来的智能下降。
当对话轮次过多，或者项目文件过大时，工具会对上下文进行压缩，导致关键细节丢失。我的经验是：
既然 AI 能写代码、能重构、能调试，那人的价值在哪里？
1. 领域知识（Domain Knowledge）是护城河
AI 懂 Python，但它不懂天体物理中的“洛希极限”计算，也不懂轨道力学的摄动理论。在我的 APP 中，物理引擎的正确性完全依赖于我的物理学和天文学背景来验收。懂业务、懂专业知识，比懂语法重要一万倍。
2. 审美与判断力
AI 能生成界面，但它不知道什么是“好”。在开发中，我会将 UI 组件编号（如 ID: graph_layer_01），然后精确指挥 AI 调整细节。这种对产品品质的把控，是 AI 目前无法替代的。
我在企业培训中发现，30 个传统开发人员里，只有不到 5 个人能用 AI 跑出一个简单的登录 Demo。这说明了门槛的隐形提升：AI 淘汰的不是程序员，而是只会写代码的“软件蓝领”。
现在的架构师，实际上是一个超级个体。我一个人用几天时间，就能完成过去一个 3-4 人团队一个月的工作量。前提是，你必须学会如何定义系统、如何管理 AI 的上下文、如何在 AI 智力枯竭时通过架构调整为它“降维”。
不要去卷代码量，去卷对世界的理解，去卷架构的智慧。