你就是架构师,AI 是建造者

用 AI 构建产品时,你就是架构师,AI 是建造者。你掌握每一个日后改起来代价高昂的决定——有哪些数据、它们如何关联、谁能看到什么、交付什么质量。AI 则把这些决定用代码执行出来。一旦模糊了这条界线,你的产品最终会崩塌。

这个思维模型,决定了 AI 编程工具是让你变得危险,还是让你获得自由。不是“AI 是开发者,我是产品经理”。也不是“我们作为伙伴一起编程”。你设计。AI 建造。这种分工,我是用昂贵的方式学到的——它的来龙去脉,包括 AI 构建的产品悄悄死去的三个月悬崖,都在氛围编程陷阱里。这篇文章是实践的那一半:到底哪些决定归你,哪些归 AI,以及你必须据理力争的时刻。

“你就是架构师”到底意味着什么?

想想建一栋房子。建筑师做出影响整个结构的决定:房子坐落在地块的哪个位置、几层、什么地基、承重墙放在哪里、水电如何走线。这些决定一旦开工就很难更改。建造者执行这个愿景——严格按规格浇筑地基,按图纸砌墙。建造者技术高超。但建造者执行的是一个计划;建造者并不创造它。

现在,对一位建造者说“给我盖一栋房子”,却没有任何图纸。你会得到某种东西。它甚至可能立起来,一开始看着还不错。但地基撑不起你以后想要的第二层,管道也会在你厨房的错误位置。你得到的是一个结构,它在你需要它做超出设计的事情之前都好用。这用一句话概括,就是大多数 AI 构建的软件。

决策矩阵:哪些决定归你,哪些归 AI

这是具体化的分工。左边的一切归你。右边的一切委托出去:

注意 AI 那一栏缺了什么:一个决定都没有。AI 提议;你定夺。而所有架构师决定中杠杆最高的,是先设计数据、再设计界面——这个方法有单独的一篇文章:数据库优先开发。

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每位独立架构师都要戴的三顶帽子

第一顶帽子:系统架构师。你决定数据的形态。存在哪些实体、它们如何连接、每条记录是否都标注了所属客户、保留什么历史。这些是穿着技术外衣的业务问题——而你比任何 AI 都更了解你的业务。

第二顶帽子:产品经理。你决定做什么,更重要的是,不做什么。先地基,后功能。第一版里不放可有可无的东西。优先级归你:先登录,后分析,再做任何高级功能。AI 会乐意按任何顺序构建你要求的任何东西——这恰恰是顺序必须由你来定的原因。

第三顶帽子:质量保证。你决定这项工作是否足够好。它遵循你的模式吗?它安全吗?它能经受真实客户的考验吗?你是那个说“这会产生技术债,重做”的人——也是那个说“这已经可以投入生产,发布吧”的人。

AI 会考验你的五个时刻——据理力争

AI 会提出听起来很聪明、却违背你架构的建议。有五个信号应当让你自动叫停:

1. “为了简单起见……”——翻译:“让我制造技术债。”现在的简单就是以后的复杂。坚持使用合适的结构。
2. “为了性能……”——要求出示证据。如果没有测量出的问题,就没有什么可优化的。过早优化,是整洁的系统腐烂的方式。
3. “快速修复……”——临时补丁会变成永久。拒绝,并要求找出根本原因。
4. 把选项列表写死在代码里。状态、类别、类型——AI 最爱硬编码它们。把它们作为可编辑的数据保存,这样你无需改动代码就能增加或重命名选项。
5. 把相关的记录塞进一个大字段。如果数据相关,就需要真正的关系——这样才能被搜索、连接和校验。一个大字段什么都做不到。

在我构建 FIKR Space(一个增长到 964 张数据库表的平台)的过程中,这每一种情况都出现过。AI 想要硬编码的状态列表;我强制它们作为可编辑数据存在。AI 想要“为了性能”而重复存储值;我坚持只保留唯一的真实来源,超过 90% 的表完全规范化,每个例外都有记录。据理力争不是偶尔的事。它就是工作本身。

架构师如何与 AI 对话

比较两个提示词。氛围编程者写:“做一个用户资料页面。”AI 现在必须猜测要显示什么数据、数据来自哪里、什么可编辑、遵循什么模式。它每次都会猜得不同,你的产品就变成了猜测的拼凑。

架构师写的是蓝图:哪些数据源供给这个页面、出现哪些区块、用户究竟能编辑什么、这需要哪种权限、复用哪些现有组件,以及加载和错误如何表现。同一个功能。但现在 AI 确切地知道该构建什么、怎么构建——结果与你构建的其他一切相匹配。这个提示词读起来像蓝图,因为它就是蓝图。

架构思维的三个层次

第一层——功能层:“我需要一个仪表盘,所以我就做一个仪表盘。”一次一个功能,不考虑功能之间如何连接。这是氛围编程者。

第二层——产品层:“我在做一个有用户、团队和项目的产品——它们之间是什么关系?”更好。关系得到了设计。但规模和安全仍是事后才想到的。

第三层——系统层:“我在做的东西必须隔离每个客户的数据、保留审计痕迹、经得起增长,并且无需返工就能接纳新功能。”规模、安全和一致性在第一天就决定了。

第三层是你需要工作的层次——而它不需要计算机科学学位。它需要的是系统思维,这正是经验丰富的企业专业人士每天在做的事。你多年来眼看大公司的系统成功与失败,这就是你的资格。

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常见问题

哪些决定我绝不应该委托给 AI?

任何日后改起来代价高昂的事:数据如何构建与关联、谁能访问什么、一切所遵循的模式、构建什么以及按什么顺序,以及发布的质量标准。AI 能出色地执行这些决定。但它绝不应该做出这些决定。

要当架构师,我需要懂技术吗?

不需要。架构决策其实是伪装的业务决策:你的系统里存在哪些事物、它们如何关联、适用哪些规则、谁能看到什么。你用平实的语言描述它们;AI 把它们翻译成代码。领域知识远比编码技能重要。

如果我让 AI 做架构决策会怎样?

一开始是行得通的。然后模式开始漂移,同一个事实存在三个地方并且自相矛盾,客户数据没有被妥善隔离,每增加一个新功能都变得更难。最终你得重建。架构师的决定,恰恰是 AI 会优化掉的那些。

我该如何反驳 AI 的建议?

要具体,而不是含糊。指出哪里不对,解释为什么不对,明确说出你想要什么,并要求看到它被实现。“这是错的,修好它”教不会 AI 任何东西;精准的纠正能让你一次就得到生产级质量的成果。