你好，朋友们！

不知你是否和我一样，已经离不开 GitHub Copilot、Cursor 或类似的AI编码工具了。曾几何时，那些需要花费数小时编写的业务逻辑、工具函数，现在可能只需要一个清晰的注释或对话，AI就能在几秒钟内为你生成。开发效率的提升是肉眼可见的，但在这片“速度与激情”的繁荣景象之下，一丝隐忧正在悄然蔓延。

“AI速度”下的新阴影：即时祖传代码

最近，我和团队复盘一个敏捷项目时发现了一个尴尬的现象：一个由AI深度参与的核心模块，其初代开发者离职后，接手的同事竟然花了比重写还要多的时间去理解代码逻辑。

这听起来是不是很熟悉？是的，“祖传代码”回来了，但这次换了个马甲。

我们过去常说的“祖传代码”，通常指那些年代久远、文档缺失、逻辑复杂、只有“上帝和第一任开发者”知道其逻辑的陈旧代码。而现在，我们面临的是“即时祖传代码”——代码很新，技术栈也很时髦，但其“黑盒”程度却不亚于前者。

AI编码工具太快了，快到我们常常忽略了为其编写文档。开发者很容易陷入“需求 -> AI生成 -> 实现功能 -> 下一个需求”的循环，中间的文档环节被无情地压缩甚至跳过。结果就是，代码的“可解释性”完全依赖于开发者大脑中的瞬时记忆。一旦项目周期拉长，或者人员发生变动，这些由AI辅助生成的、看似高效的代码，就成了团队中最难啃的硬骨头。

传统文档流程，已跟不上AI的脚步

传统的文档编写流程是怎样的？

1. 产品经理（PM）：在Confluence或Word上撰写长篇的产品需求文档（PRD）。
2. 技术负责人/架构师：根据PRD进行技术选型，设计系统架构，输出技术设计文档。
3. 开发工程师：阅读文档，然后在IDE里开始“翻译”——将文档语言转化为代码。

这个流程在AI时代显得格格不入。首先，它的周期太长，无法匹配AI带来的开发加速度。其次，PM撰写的PRD往往更侧重业务逻辑，直接将其喂给AI编码工具，效果常常不尽人意，AI难以理解技术实现层面的约束。

我们需要一种新的模式，一种能够跟上AI节奏，并为AI提供高质量“燃料”的模式。

“文档先行”：AI时代的开发新范式

什么才是AI时代更高效的开发范式？答案可能是：让AI为AI服务，实现“文档先行”（Doc-First）。

设想一下这样的工作流：

1. 描述想法：你只需要用自然语言描述项目的核心想法和主要功能。
2. 智能交互与设计：AI通过一系列针对性的问题，引导你确定技术栈（如React+NestJS+PostgreSQL）、核心功能模块、用户角色等关键信息。
3. 一键生成专业文档套件：AI不再是直接生成代码，而是首先为你生成一套完整的、结构化的专业开发文档。这包括：
   • 产品需求文档（PRD）：清晰的功能规格和业务逻辑。
   • 前后端架构文档：包含API接口定义、技术选型方案。
   • 数据库设计文档：详细的表结构和关系。
   • 用户旅程图：直观展示用户操作全流程。
4. 编码：将这些高度结构化、为AI编码工具优化过的文档，作为精准的“提示词”，输入到你最喜欢的AI编码工具（如Cursor）中，指导其进行高质量的代码生成。

在这个范式下，文档不再是开发的“滞后产物”，而是驱动开发的“设计蓝图”。开发者从繁琐的文档编写工作中解放出来，专注于更高层次的架构思考和业务创新。而AI生成的代码，因为有了清晰、同步的文档作为参照，其可维护性得到了根本的保障。

写在最后

AI编码工具的普及是不可逆转的趋势，它正在重塑我们的开发习惯。然而，工具本身没有好坏，关键在于我们如何使用它。如果我们仅仅追求眼前的编码速度，而忽略了软件工程的优良传统，那我们很可能只是在用更先进的工具，去创造下一堆难以维护的“技术祖传”。

幸运的是，已经有团队注意到了这个问题，并开始探索“文档先行”的智能化解决方案。例如，最近我发现一个名为 AICodeGuide 的平台，它就是这种理念的实践者。它能通过简单的四步交互，快速生成一套包含PRD、架构设计在内的专业文档套件，为后续的AI编码提供坚实的基础。如果你也对这种模式感兴趣，不妨去了解一下：https://www.acguide.top/

让我们拥抱AI，但更要驾驭AI。通过“文档先行”的智能化流程，我们可以真正发挥AI的潜力，不仅写出能运行的代码，更能构建出健康、可持续的优秀项目。