代码贬值了吗？AI时代，开发者的护城河

丨 导语 Vibe Coding 一年后，再谈变与不变。

一年前，我坚信"代码是程序员的核心资产"。

但当 AI 能在几分钟内生成数千行代码，这份笃定开始松动。我不禁自问：还要继续积累代码吗？我们的价值，又将锚定于何方？

这个问题之所以让人焦虑，是因为它关乎我们作为开发者的"生存"。

过去一年，我在 Vibe Coding 的实践中不断思考这个问题。在技术剧变的表象之下,试图找到那些变化的和不变的。最终,我把思考浓缩为三个关键词:代码、prompt、领域模型。

接下来，我将展开这三个要素，探讨在技术快速迭代中，哪些能力构成了我们的护城河。

还需要积累代码资产吗？

在 AI 时代，积累代码还必要吗？

答案是：必要。而且文章中总结的原则依然适用：

• 分类：建立复用机制
• 提取：从一次性代码中提取出与上下文无关（context-free）的通用代码
• 组合：形成高频问题的成熟解决方案

而且要重点积累特定问题的最佳实现，比如性能/安全/可靠性相关 —— 这是现阶段唯一能胜过 AI 的地方：在复杂问题的解决上更快。

此外，积累代码最大的用途不在于复用，而是萃取可稳定“复现”最佳代码实践的 prompt。

所以，代码积累的最大价值已经从"复用"转向"复现"。

从"复用"到"复现"：思维方式的转变

传统开发中，我们积累代码是为了复用——把经过验证的代码片段导入或者拷贝到新项目中。这种方式的问题在于：

• 为了适用不同上下文，可复用代码通常需要暴露配置、hook
• 然后，在新项目手动编写自定义的配置和胶水代码

而在 AI 辅助开发中，我们的目标不再是"把代码复制过来"，而是让 AI 在新的上下文中，可靠地复现我们的最佳实践。这意味着：

1. 代码是知识的载体：每一段精心打磨的代码，都蕴含着我们对问题的深刻理解：分层、组合、状态可见性等
2. Prompt 是知识的提取：我们需要将代码中的模式、原则、约束条件提炼成 Prompt （一种不同于提取配置和 hook 的抽象能力）
3. AI 是知识的应用：通过 Prompt 指导，AI 能在各种场景下重新生成符合我们标准的代码

这个转变的意义在于：我们不再受限于具体代码的可复用性，而是提升到了可复现的方法论层面。一个好的 Prompt，能让 AI 在千变万化的业务场景中，始终生成符合我们质量标准的代码。

这就引出了下一个核心问题：如何写出能稳定复现最佳实践的 Prompt？

Prompt：AI 时代的"声明式编程"

你是否有过这样的体验：编写 Prompt 时，感觉就像在写 SQL——你只需要描述想要什么结果，数据库引擎会自动生成最优查询计划并执行。

这其实揭示了 Prompt 的本质：一种面向 AI 的"声明式编程"。

在命令式编程中，我们告诉计算机"怎么做"（how）；在声明式编程中，我们只需描述"要什么"（what）。SQL 是数据查询领域的声明式语言，而 Prompt 则是 AI 代码生成领域的声明式语言。它承载着我们的意图、约束条件和质量期望，然后由 AI 负责生成具体实现。

Prompt 与 SQL 的相似与不同

两者的相似之处在于：

• 都需要精确描述需求：含糊的 SQL 产生错误的结果集，含糊的 Prompt 产生不符合预期的代码
• 都有性能考量：低效的 SQL 导致慢查询，低效的 Prompt 需要多次迭代才能得到理想结果
• 都需要理解"执行引擎"：懂得数据库索引原理才能写出高效 SQL，理解 AI 的工作机制才能写出有效 Prompt

但 Prompt 的挑战更大：

1. 更容易遇到"慢查询"：SQL 的语义相对确定，而自然语言的随意性导致 Prompt 经常需要多次调试
2. 缺乏标准化语法：SQL 有严格的语法规范，而 Prompt 更依赖于经验
3. 没有"EXPLAIN"：我们只能通过检查 AI 的输出，反向推断 Prompt 是否表达清晰

为什么要从代码萃取 Prompt？

这个方向至关重要，因为：

1. 代码是确定性的：它已经通过了编译、测试、生产验证，代表了可靠的最佳实践
2. 逆向工程是学习的本质：就像学习 SQL 优化需要分析执行计划，好的 Prompt 也要从优秀代码中提炼模式
3. 可迭代性的前提：如果你无法从零构造出一个 Prompt，就无法在它基础上迭代改进

让 AI 复现你的最佳实践：从代码到 Prompt 的迁移方法

基于一年来的实践，下面的方法能有效帮助我将代码中的最佳实践，系统化地转化为可复现的 Prompt：

方法 1：给出方向

本质：为 AI 提供清晰的目标、参考特定的人物角色，或提供明确的背景信息，就像给实习生布置任务一样详细。

1：明确任务三要素

一个完整的 Prompt 应该包含：

• 任务目标：要实现什么功能
• 技术约束：使用什么技术栈、遵循什么规范
• 质量标准：性能、安全、可维护性的具体要求

2：设定角色和风格

• "你是一位精通 Vue3 Composables 和函数式编程的高级前端工程师。"
• "请以 Evan You（Vue.js 作者）的代码风格实现，重点关注响应式数据的正确使用和性能优化。"

这些方向指引会激活 AI 训练数据中的特定"语义集群"，让生成的代码更符合专业标准。

方法 2：指定格式

本质：通过约束输出格式，确保生成代码的一致性和可集成性。

格式约束不仅是编码风格，更是架构规范的体现。应该明确：

• 代码结构：目录组织、文件命名规范
• 接口定义：函数签名、返回值类型
• 错误处理：异常类型、错误码规范
• 注释风格：JSDoc等文档注释格式

当 AI 生成的代码符合统一格式，它可以无缝集成到现有项目中，减少人工修改成本。

方法 3：提供示例

本质：用具体案例消除歧义，让 AI 理解"好代码"的标准。

这是最强大的原则：示例越精准，模型越容易对齐你的意图。

特定任务40% 的准确率提升，具体数据可搜索 few-shot vs zero-shot。

• 正面示例：展示期望的实现方式
• 反面示例：明确指出要避免的模式
• 边界案例：说明异常情况的处理方式

关键技巧：示例应该来自你积累的最佳代码资产，它们已经经过生产验证。

注意： 一般来说，提供3到5个高质量的示例可以在可靠性和创造性之间取得最佳平衡。示例越多、越相似，输出的创造性就越低，但其格式和风格的可靠性则越高。

方法 4：让模型有“思考时间”

一个非常重要的技巧：在评估提示中加入一句“让我们一步步思考”（Let's think step by step）。通过“给模型时间思考”，AI的输出不仅会给出结果，还会附带理由。 这使得结果更加可靠和透明，也为我们提供了调试和优化 prompt 的线索。

方法 5：评估输出质量，持续迭代 Prompt

像迭代代码一样，我们也要持续评估 Prompt 的输出质量，并根据反馈进行迭代。

而代码资产是迭代效果的基准，所以从代码萃取 Prompt 的方向至关重要。

案例：数据层 Prompt

具体的代码实践来自前端已死命题背后：UI开发范式的底层变革

第一版 prompt

# 数据模型设计原则

## 基本原则

原子数据模型：接口（唯一数据源）
1. 一层层根据视图需要：计算数据模型
2. 不要改原子数据模型

## 注意事项

- 每一步不改上一层数据模型
- 所有模型，都是来源于原子数据模型的组合和运算

## 接口返回统一状态结构

interface AtomicMetricState {
  value: 业务数据
  loading: boolean
  error: Error | null
}


## 实现模式

### 1. 原子数据模型层

原子数据模型是接口返回的原始数据，应当保持不变：

// 定义接口原始数据类型
export interface ApiResponse {
  code: number;
  msg: string;
  data: ApiData;
}

// 在composable中存储原始数据
const rawApiData = ref<ApiResponse|null>(null);

// 获取数据时直接存储原始响应
const fetchData = async () => {
  const response = await api.getData();
  rawApiData.value = response;
};

### 2. 计算数据模型层

视图需要的数据通过计算属性从原子数据模型派生：

// 定义视图模型
export interface ViewModel {
  // 视图所需的属性
}

// 通过计算属性转换数据
const viewData = computed<ViewModel[]>(() => {
  if (!rawApiData.value) return [];

  // 转换但不修改原始数据
  return rawApiData.value.data.items.map(item => ({
    // 构建新的视图模型对象
    id: item.id,
    displayName: item.name || '未命名',
    // 可以保留原始数据引用
    raw: item
  }));
});

### 3. 组件中的二次计算

组件中可以基于计算数据模型进行进一步的计算：

// 过滤、排序等操作创建新的数组，不修改上游数据
const filteredData = computed(() => {
  return viewData.value.filter(item => 
    item.displayName.includes(searchText.value)
  );
});

const sortedData = computed(() => {
  return [...filteredData.value].sort((a, b) => 
    a.displayName.localeCompare(b.displayName)
  );
});

## 优势

- 数据流向清晰，易于调试和理解
- 数据操作无副作用，减少bug
- 组件逻辑与数据处理分离，提高可维护性
- 原始数据不变，便于回溯和状态管理 

优化后的 prompt

你是一位精通 Vue3 Composables API 和函数式编程的高级前端工程师，
严格遵循不可变数据原则和单向数据流设计。


# 核心原则
1. 三层架构：原子数据层 → 计算数据层 → 视图层
2. 原子数据不可变，只在接口获取时赋值
3. 所有转换通过 computed 完成，使用纯函数
4. 创建新对象/数组，永不修改原始数据
5. 数据流单向且可追溯

# 技术约束
- TypeScript，类型定义完整
- 大型数组使用 shallowReactive 优化
- 原子状态包含 value、loading、error
- 遵循提前终止原则

# 命名规范
- 原子数据：atomicState、rawData
- 计算属性：描述性（activeServers、filteredData）
- 函数：动词开头（fetchData、calculateMetrics）

# 任务
[描述具体需求]

# 输出格式
按以下结构组织代码：
// 1. 类型定义
interface ...

// 2. 原子数据层
const atomicState = shallowReactive({...});

// 3. 计算数据层
const computed1 = computed(() => {...});

// 4. 数据获取
const fetchData = async () => {...};

# 参考示例
项目中的正面案例：
- xxx.ts：多维度数据扩展
- xxx.ts：数据增强模式

效果验证

在微信支付监控前端项目中，对比了优化前后的 Prompt 效果：

优化前的问题：

• 生成的代码可能混用 mutable/immutable 写法
• 可能缺少数据层
• 需要 2-5 次介入

优化后的改进：

1. 明确角色：设定"精通 Vue3 和函数式编程的专家"
2. 指定结构：要求按"原子层 → 计算层 → 视图层"组织
3. 提供示例：引用项目中的成功案例

结果：优化版 Prompt 一次生成即可通过，代码质量显著提升。

处理复杂任务

上述优化版 Prompt 适用于简单场景。但面对复杂任务（十几个接口、多层数据转换），需要 think step by step，在 prompt 中拆分为三个连续步骤：

第一步：定义原子数据模型层

# 任务
基于以下 API 接口定义，创建原子数据模型：
- 接口 1：getServerInstances
- 接口 2：getAppSetNodes
- 接口 3：getGrayDeployInfo

# 要求
- 使用 shallowReactive 存储
- 包含 value、loading、error 三要素
- 只定义数据结构，不做任何转换

第二步：创建计算数据模型层

# 任务
基于第一步的原子数据，创建以下计算属性：
1. moduleInstance：聚合三个数据源的 IP
2. currentModuleInstance：过滤激活的实例

# 要求
- 使用 computed
- 纯函数转换
- 创建新对象，不修改原数据

第三步：组件中的二次计算

# 任务
基于第二步的计算数据，实现视图层的最终数据：
- 按 IDC 分组显示
- 支持搜索过滤

# 要求
- 继续使用 computed
- 保持单向数据流

渐进式引导的优势：

• AI 在每一步都有充分的"思考空间"
• 中间结果可验证，便于调试
• 即使某一步出错，也不影响整体架构
• 符合人类理解代码的自然顺序

将复杂任务分解，AI 依据清晰的思维链(任务步骤)生成高质量代码。

领域建模：个人萃取知识的工具

领域驱动设计（DDD），在 AI 时代，不仅是团队的协作语言，更是个人萃取知识的强大工具。

前面我们讨论了如何从代码中萃取"泛化能力"更强的 Prompt。但软件开发中，代码只是冰山一角，水面下还有更深层的东西：业务规则、领域知识、问题本质。

什么是领域建模？

当我们进入一个新的业务领域，往往会被海量信息淹没：业务术语、流程规则、数据关系、…… 需要一种方法来帮助我们从具体问题出发，提炼出清晰、简洁、有力的核心概念及其关系。 这个过程就是领域建模。

领域建模是一个从具体到抽象的过程：

1. 观察：收集业务场景、用户故事、数据流转
2. 提炼：识别核心概念（实体、值对象、聚合）
3. 关联：明确概念之间的关系（依赖、组合、继承）
4. 验证：用模型解释现有场景

这个过程的产出，就是领域模型——一个能够准确描述问题域的概念体系。

领域模型：现实的有损压缩

领域模型和所解决的问题紧密相关。

领域模型不是对现实的全面镜像，而是针对特定问题的有损压缩。它的价值在于：

• 统一语言：消除同义词和描述差异，让团队说同一种话
• 聚焦核心：排除与问题无关的细节，突出关键概念
• 固化知识：将对领域的理解显式化、结构化，成为可积累的资产

正因如此，建模活动本质上是一种高强度的知识学习、吸收、提炼和固化（knowledge crunching）过程。

AI 时代，DDD 的新意义

传统上，领域驱动设计（DDD）主要被视为团队的协作语言——帮助技术人员和业务人员建立共同理解。

但在 AI 时代，DDD 获得了新的个人价值：它是开发者萃取深度知识的强大工具。

为什么这么说？因为：

1. AI 需要上下文：一个好的领域模型，能为 AI 提供准确的业务上下文，让它生成符合业务逻辑的代码
2. 建模即学习：通过建模过程，我们深度理解业务本质，而不是停留在表面的需求描述
3. 模型可复用：领域模型比代码更稳定，它能跨越具体技术栈，在不同项目中复用

换句话说：代码会过时，框架会更替，但对业务本质的理解——凝结在领域模型中的洞察——具有长期价值。

案例：微信支付监控领域建模

监控是典型的数据密集型领域，涉及多种数据类型：日志（logs）、追踪（traces）、指标（metrics）、事件（events）、告警（alerts）。

通过建模过程，我得到了两点关键洞察：

洞察 1：单纯了解监控领域，无法做好监控系统

• 必须同时深入部署领域（理解服务实例的生命周期）、路由领域、存储领域（db/kv等）
• 只有理解这些相关领域的核心概念和关系，才能正确进行监控数据的采集和处理

洞察 2：日志是唯一事实源

• 数据库不是真相的来源，它只是日志中某个子集的缓存

这两点洞察，如果没有经过系统化的领域建模，很容易被淹没在具体的实现细节中。而一旦提炼出来，它们就成为了指导后续开发的"第一性原理"。

到这里，我们已经讨论了 AI 时代开发者的三大核心资产：代码、Prompt、领域模型。它们代表了"变化"——我们需要适应的新范式。

但在这些变化之下，有些东西始终不变。

不变：穿越周期的锚点

框架会过时，语言会更替，工具会淘汰，技术栈会重构——技术浪潮来了又去。但有些核心能力，如同基石，穿越技术周期而不变。即便在 AI 改变一切的时代，这些能力依然是开发者的根本。

保持探索：像蚂蚁一样学习

如果你观察过觅食中的蚂蚁，会发现一个有趣的现象：

大部分蚂蚁排成整齐的队列，沿着信息素的轨迹，在巢穴和食物源之间往返。这是高效的"剥削"（exploitation）策略——利用已知的最优路径。

但仔细观察，你会发现总有一定比例的蚂蚁似乎在"漫无目的"地徘徊，偏离主路线，到处探索。这些蚂蚁在做什么？它们在执行"探索"（exploration）策略——寻找可能更好的路径。

这种机制的精妙之处在于：通过持续的随机探索，蚂蚁群体能跳出局部最优解，发现全局最优解。如果所有蚂蚁都只走已知路径，当环境变化（比如导向美食的原有路径被阻断）时，整个系统就会崩溃。

这对开发者的启示是什么？

在 AI 时代，我们更容易陷入"局部最优"：

• AI 给出的第一个方案往往"足够好"，我们就不再深入思考
• 依赖 AI 的推荐，我们的技术视野可能越来越窄
• 高效的代码生成，让我们失去了探索更优方案的动力

因此，我们需要刻意保留"探索模式"：

• 广度学习：主动接触不同的技术栈、编程范式、架构模式
• 深度质疑：不盲目接受 AI 的第一个答案，思考是否有更好的解决方案
• 随机跳跃：定期学习看似"无用"的技术，它们可能在未来连接成网络

就像蚂蚁群体的智慧来自于"剥削"与"探索"的平衡，我们的成长也需要在"利用 AI 提效"和"保持独立思考"之间找到平衡点。

深挖本质：理解权衡的光谱

在《数据密集型应用系统设计》（Designing Data-Intensive Applications）中，Martin Kleppmann 提出了一个深刻的观点：

大多数技术问题没有"绝对正确"的答案，只有权衡（trade-offs）。

• 一致性 vs 可用性（CAP 定理）
• 延迟 vs 吞吐量
• 读优化 vs 写优化
• 灵活性 vs 性能
• 简单性 vs 功能性

权衡不是非黑即白的开关，而是一道连续的光谱。 在光谱的不同位置，系统展现出不同的特性。理解这道光谱，就是理解技术的本质。

为什么要深挖本质？

理解本质，才能做好权衡。在 AI 时代，这个能力变得更加关键：

1. AI 不理解权衡：AI 可以生成代码，但无法判断这个方案在你的具体场景下是否合适。只有你理解了权衡的本质，才能正确指导 AI。
2. 本质是跨领域的：当你理解了数据库中的一致性权衡，你会发现分布式系统、前端状态管理、区块链共识，都在处理类似的问题。本质知识具有极强的迁移能力。
3. 本质最稳定：具体技术会变，但底层原理不变。20 年前的 CAP 定理，今天依然适用。

如何探寻本质？

1. 追问 How 和 Why
2. 接受"慢就是快"：

• 学习时求快，实际上是以"提取时慢"为代价——遇到问题时，你需要花更多时间查资料、试错
• 学习时求深，看似很慢，但当你真正理解本质后，你能快速迁移知识，解决新问题

1. 用领域建模的方法学习技术：识别核心概念、理解它们的关系、把握整体架构

技术在变，范式在变，工具在变。但保持探索、深挖本质这两种能力，是穿越技术周期的不变锚点。

结语：拥抱变化，守住不变

回到开头的问题：代码贬值了吗？

我的答案是：代码的形式在变，但价值并未贬值，只是转移了。

在 AI 时代，开发者的价值不再仅仅体现在"写了多少行代码"，而是：

• 能否从代码中萃取出可复现的 Prompt？
• 能否从业务中提炼出清晰的领域模型？
• 能否保持探索，跳出 AI 的局部最优解？
• 能否深挖本质，理解技术选择背后的权衡？

代码、Prompt、领域模型是我们的新资产；探索精神、本质思维是我们的不变能力。

变与不变，相辅相成。拥抱变化，我们才不会被时代抛弃；守住不变，我们才能在变化中找到锚点。

这就是 Vibe Coding 一年后，我对"开发者护城河"的理解。