# AI时代的架构核心：文档即架构，思维为基石

AI代码编程已成热潮，“提需求就让AI写系统”的说法甚嚣尘上，仿佛人人都能借AI之力完成开发工作。这里面最出名的当属cursor。

近期，我使用公司自建的AI编程工具的build模式进行版本开发，AI代码覆盖率虽高达90%以上，但过程中暴露的问题与总结的经验，让我对“AI时代的编程”及“程序员的价值”有了更深刻的认知——AI时代的编程本质是“文档即架构”的思维升级，但是矛盾是会相互转化的，“重文档轻底层”的隐忧同样值得警惕，
> “学生用AI写作文却过不了高考关”的现象，有着异曲同工的警示意义。

## 一、从试错到高效：AI编程的实践启示

先来谈谈我在公司使用的工具经历的三个阶段

- 粗放式投喂——直接将完整需求文档交给AI，先让其生成技术文档，再基于文档生成代码
- 盲目试错——为了让AI输出符合预期，我开始随意修改需求文档反复试验
- 精准突破——我停下盲改的动作，转而深入分析需求背后的业务场景，将复杂需求抽象拆解为若干个聚焦单一目标的小文档

**阶段一**:生成的代码仅公共底层方法可用，与业务的结合度远低于预期——AI能理解“要做什么”的字面意思，却抓不住业务场景的核心逻辑。

**阶段二**:这个过程耗时极长，因为必须等待AI生成结果后，才能判断调整是否有效，本质上是用人力填补AI对需求理解的空白。

**阶段三**:这次调整效果显著，AI的输出精准度大幅提升。

实践印证了一个结论：AI对长文档的理解易出现“幻觉”，文档越长，偏离预期的可能性越大。基于此，我总结出高效使用AI编程的两个核心方法：
1. 不追求“一步到位”，通过快速启动、迭代改进逼近目标；
2. 强化抽象思维，将复杂需求拆解为小范围、高聚焦的文档，降低AI的理解成本。

#### 案例佐证：MySQL语法解析工具的开发

需求是开发MySQL语法解析工具，实现“中文字段/表名转拼音”的功能，例如输入“select 数学,语文 from 成绩表 where 班级 = '一班'”，需输出“select shuxue,yuwen from chengjibiao where banji = '一班'”。

若直接将“输入输出示例”丢给AI，它大概率会用字符串强转换实现——这种方法能跑通简单案例，却无法应对特殊场景。比如输入“select 数学,语文 from 成绩表 where 班级 = '班级'”，会错误输出“select shuxue,yuwen from chengjibiao where banji = 'banji'”,把条件值也误转成了拼音。

对提示词业务抽象之后:
帮我实现一个Java工具类，基于jsqlparser的XX版本开发，需包含四个核心能力：
1. 精准提取select子句的查询字段；
2. 提取from子句中的表名；
3. 提取where条件中的列名；
4. 仅对字段名、表名、列名进行中文转拼音，保留条件值不变，并提供main方法及测试数据验证

这样的指令输出效果近乎完美。即便AI偶尔会出现细节失误——比如将方法名CCJSqlParseUtil识别成CjSqlParse等，或是对过于抽象的开源包设计产生“幻觉”，但这些问题只需开发者结合技术栈常识稍作修正即可。这也解释了那“10%人工编码”的价值：AI是高效工具，但需要人来校准方向、修正偏差，而这种校准能力，恰恰源于对底层技术与业务逻辑的深刻理解。


## “文档即架构”：人机共生的核心思维

记得刚进入程序员的行业，会听到别人说，如果你开始不会写功能，就写伪代码。当初会觉得这种伪代码技术很弱，三十年河东，三十年河西。ai时代让我觉得返璞归真了。确实你现在只需要写出好的伪代码或者提示词(文档)，ai能帮你实现。

以前的开发过程中，文档往往是项目收尾的“补录品”，而AI时代，文档承载着需求拆解、边界定义、逻辑梳理的核心职能，成为连接人类思维与AI执行的桥梁。当文档能清晰界定问题边界、梳理逻辑路径、明确约束条件时，AI就能精准转化为解决方案；反之，若文档模糊混乱，再强大的模型也只能输出无效结果。这种转变，对程序员也是一个全新的要求。文档不仅要“说清做什么”，更要“界定怎么做、为何这么做”。

**ai时代的编程=文档+伪代码+上下文界定**

真正决定AI使用上限的，从来不是提示词的复杂度，而是“文档即架构”的思维转变。而这种思维绝非简单的“先写文档再写代码”，而是将文档升维为“架构的具象化表达”。

真正的“文档即架构”，是程序员用文字完成的系统顶层建模，包含三重核心价值：
1.  业务抽象能力：将“跨境支付系统”这类复杂需求，拆解为“交易链路定义、币种转换规则、合规校验边界”等可执行模块，就像在MySQL解析工具开发中，精准界定“仅转换字段表名”的核心规则；
2.  技术决策透明化：在文档中明确“为何选择TCC而非Seata做分布式事务”的推理过程，为AI提供技术选型依据——这不是提示词技巧，而是基于底层技术认知的判断；
3.  知识沉淀价值：文档里“决策理由+踩坑案例”的记录，能让新人快速摸清系统骨架，也能为AI提供超越代码的上下文信息。

这些文档中的架构思维，正是人比ai强的地方，就像摄影技术再进步，摄影师的构图思维与光影认知也无法被替代。

## 文档即架构的弊端

“文档即架构”的高效，容易让人陷入“重文档形式轻底层理解”的误区，越来越多的人使用提示词编程。ai生成的代码是好是坏。久而久之，要么懒得判断，要么缺乏了判断代码的能力。
> 学生也用ai写作文。但是他们也迟早要面对高考。

程序员的高考又是什么呢？
AI时代的编程“高考”，检验的也不是文档撰写技巧，而是程序员对底层逻辑的掌控力。不少人会陷入“提示词纠结症”：反复修改提示词的措辞，却无法预判效果；总结的技巧难以复用，换个模型版本就失效；甚至怀疑自己沦为“提示词搬运工”，这种困惑的本质，就是把“过渡工具”当成了“核心能力”，忽略了底层认知的支撑作用。毕竟工具只能生成“合格”的成果，却无法替代人类对核心能力的积累。

有人提出“AI时代 = 大模型基座+提示词”，这种说法我觉得忽略了关键前提：大模型基座是标准化资源（付费即可获得更优能力），提示词是“过渡工具”而非“核心能力”。当前程序员的核心工作虽转向“提示词设计”（**趋势**）,但是也有如下三个问题

1. 试错成本高：提示词效果需依赖模型输出反推，如同"盲人摸象"；
2. 通用性缺失：无法像SOLID原则那样形成可复用的设计范式；
3. 版本脆弱性：大模型迭代后原有提示词可能失效。更严峻的是，提示词工程本质是"人肉调参"，其价值高度依赖模型基座，而基座能力正被付费服务标准化。

## ai时代程序员的护城河

不禁让我想出了另外一个问题。ai时代程序员的真正的"护城河"是啥呢？

#### 领域知识注入能力
将行业Know-how转化为AI可理解的结构化指令，让模型输出贴合业务本质——这需要对行业逻辑、业务痛点的深度积累，而非单纯的语言技巧。AI能生成标准代码，却读不懂跨境支付的多币种约束、老系统的特殊数据格式，而程序员通过文档注入的领域认知，正是破解这一难题的“精准提示词库”。

这背后需要程序员深耕底层，筑牢技术与业务的双重根基，否则连“AI生成的代码是否符合行业规范”都无法判断。
#### 系统级协调能力

当多个AI代理分工协作时，程序员需设计协作规则、解决冲突问题，确保复杂系统的整体一致性——这是基于系统思维的全局把控能力。

提示词工程的未来，正是从“单点提示”走向“全链路设计”，从“人工调优”升级为“自动化生成”，而这一切都需要程序员以“文档即架构”的思维，提前规划系统的协作逻辑与边界规则。

#### 伦理与风险控制能力

在提示词中植入合规约束，识别并规避AI输出的法律风险、安全漏洞——这是技术责任与行业底线的体现。AI能背诵SOLID原则，却无法复刻一个具体场景中拆分服务的实战智慧，而文档里“决策理由+踩坑案例”的沉淀，才是真正可传承的技术资产，也是程序员把控风险的核心依据。

## 总结

1. ai只是工具。并非核心能力
2. 底层逻辑相当重要。ai时代很容易偷懒而轻底层
3. ai是很厉害，但是别忘记了去批判ai。毕竟ai也会偷懒
4. 注重业务理解和领域知识积累。以及协调风控的能力的培养
5. 随时输出自己的想法，提升把想法输出成图文，视频等方式的技能

AI代码编程已成热潮，“提需求就让AI写系统”的说法甚嚣尘上，仿佛人人都能借AI之力完成开发工作。这里面最出名的当属cursor。

AI时代的架构核心：文档即架构，思维为基石

一名一线代码作业者

编程语言

人工智能

AI时代编程核心是"文档即架构"思维，需将复杂需求拆解为精准文档指导AI开发。实践表明，AI代码覆盖率可达90%，但10%人工干预不可或缺，需校准方向、修正偏差。程序员需强化业务抽象能力，将领域知识转化为结构化指令，同时保持对底层技术的深刻理解。警惕"重文档轻底层"陷阱，AI只是工具，核心仍是技术积累与风险把控能力。

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