当代码生产主体从「人」变成「AI+人」，软件工程的底层矛盾、方法论、流程会被怎样重构？

此文并非深思熟虑的研究文章，发出来供讨论。

一、先看清：传统软件工程，本质是在「管人」

传统软件工程的绝大多数实践，都是为了弥补人类程序员的缺陷：

• 需求文档、评审 → 防止人理解错
• 编码规范、Lint → 防止人写错、风格乱
• 代码审查（CR）→ 防止人偷懒、埋坑
• 测试用例、覆盖率 → 防止人考虑不全
• 版本管理、分支策略 → 防止多人协作混乱
• 项目管理、迭代 → 防止人延期、推诿

传统软件工程 = 管理「人类易错性」的工程。

当 AI 成为代码主力，人类从「生产者」退成「指挥者、验收者」，上面一整套逻辑直接崩塌。

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二、AI 成为主力后，软件工程的新矛盾

AI 不会犯人类的低级错误，但会带来全新的系统性风险：

1. 「正确性幻觉」问题

• AI 代码看起来极工整、极专业，但逻辑/边界/安全可能错得离谱
• 人类很难一眼看出问题，因为形式完美掩盖了本质错误

2. 「不可解释黑盒」问题

• AI 写的代码不是人类思路，没有自然的逻辑脉络
• 出问题时：
  • 不知道为什么对
  • 不知道为什么错
  • 不知道改哪里不会崩

3. 「一致性雪崩」问题

• 一次指令不准 → 整段/整个模块跑偏
• 一次上下文丢失 → 前后逻辑断裂
• 多人用不同 AI/提示词 → 系统变成缝合怪

4. 「可维护性断崖下跌」

• 代码量大、结构乱、冗余多
• 没有统一设计思想，只有局部最优
• 人类很难接手、很难重构

5. 「安全与合规隐形漏洞」

• AI 可能直接拷贝开源代码，带来许可证风险
• 自动生成的鉴权、加密、校验逻辑极容易藏漏洞
• 越智能，越难审计

6. 「人与AI 协同失序」

• 谁对最终代码负责？
• 谁有权批准 AI 生成内容上线？
• 出事故是提示词的锅？模型的锅？人的锅？

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三、新一代软件工程：不是管人，是「管 AI + 管人与AI 接口」

未来软件工程，会从**“控人”**转向：

1. 控 AI 的输入（提示/需求）
2. 控 AI 的输出（代码质量）
3. 控 人与AI 交互流程
4. 控 系统整体可解释性

下面是对应解决方案，直接可以当架构设计思路。

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1. 需求层：从「写文档」变成「写可执行规约」

AI 不怕细，怕模糊。
未来需求工程会变成：

• 形式化、可校验的需求
  • 入参/出参严格定义
  • 边界条件枚举
  • 错误码、异常流程全覆盖
• 可执行规约
  • 用 DSL / 类自然语言规约 → 直接生成测试用例
  • AI 必须通过规约才能合入代码
• 提示词工程标准化
  • 统一架构约束、风格、安全规则
  • 禁止自由 prompt 直接生成生产代码

传统：文档给人看
未来：规约给 AI + 机器一起看

2. 架构层：从「指导编码」变成「约束 AI」

架构不再是“建议”，而是AI 必须遵守的硬约束：

• 强制分层、依赖方向、接口契约
• 禁止 AI 跨越边界、私自引入依赖
• 架构即代码（Architecture as Code）
  • 架构校验工具自动扫描 AI 代码
  • 不符合直接阻断合入

3. 编码层：AI 负责实现，人负责「骨架与验收」

未来开发流程会变成：

1. 人：定架构、接口、测试用例
2. AI：填实现
3. 机器：自动校验
   • 规约校验
   • 测试覆盖率
   • 安全扫描
   • 许可证合规
4. 人：做逻辑审查 + 意图审查
   不看语法细节，只看：
   • 是不是做了该做的
   • 有没有做不该做的

4. 测试层：从「测代码」变成「测 AI 产出」

测试会前置、强化、自动化：

• 测试用例优先，甚至由 AI 生成，但由人审定
• 强制异常注入、压力测试、边界攻击
• 建立 AI 代码易错点库（类似漏洞库）
  • 专门针对 AI 常错场景做校验

5. 质量与安全：建立「AI 代码准入机制」

类似代码门禁，但专门针对 AI：

• 检测是否为 AI 生成（未来会有工具）
• 检测是否包含许可证污染
• 检测是否存在逻辑幻觉（形式对逻辑错）
• 敏感模块（支付、鉴权、数据）禁止 AI 直接生成核心逻辑

6. 可维护性：强制「可理解性」

AI 代码最可怕的是能跑但不可维护。
未来会出现：

• 自动评分：可理解性、简洁度、冗余度
• 禁止过度复杂、过度“聪明”的代码
• 要求 AI 同时生成：
  • 设计思路
  • 调用示例
  • 关键假设说明

7. 责任与流程：明确「人是最终责任人」

法律与合规上：

• AI 是工具，人必须对结果负责
• 必须有明确角色：
  • AI 指挥者（Prompt 工程师 / 架构师）
  • 验收者
  • 安全责任人
• 所有 AI 生成必须留痕：
  • 用了什么模型
  • 用了什么提示词
  • 谁批准上线

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四、未来的软件工程

• 传统软件工程：
  用流程和规范，降低人类的愚蠢与失误。
• AI 时代软件工程：
  用架构、规约、自动化、门禁，驯服 AI 的强大与不可靠。

核心转变：
从“管理程序员行为” → “管理 AI 生产链路”。

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五、未来最值钱的能力：

• 能把模糊需求 → 精确规约
• 能给 AI 设定不可突破的架构边界
• 能一眼看穿 AI 代码的逻辑陷阱
• 能建立人-AI 协同的工程体系

这恰恰是资深架构师的主场。