AI工具提效后的感慨

现代Agent已经普遍能将人类从编码工作解放出来，从前一个模块可能得2，3天，现在几分钟就写完了。但是整体的验收成本并没有下降，因为对错这件事依然是由人类来完成的。

对于一个约束不完整的展开，由于缺失编码时的心流，让人很难去理解你的agent到底干了啥，预设的输入输出看起来是对的，但是换个情况，出错了，也不知道是哪错了。

今天这几个小时里，除了第一篇是我手写之后交给AI进行了一定的填充，其他几篇文章完全是用agent生成的。这些东西可以交给任意一个agent应用到项目中，也基本涵盖了大部分中小团队可能遇到的所有UI层会遇到的问题。

整体的提速是非常的明显的，第一篇花了3个小时，后面4篇才1小时，还是在我反复修改的基础上。但是说时候，我也已经不能完全理解它的编码是否都是正确的了，我只能确认它的思路，方向是被约束在规则中的。

这是它给我的结论：

三道闸

闸一：机械扫描。 脚本能查的，绝不用眼睛查。路径能否解析、符号是否有定义、结构体字段是否齐、表格列数是否一致、代码块是否配对。

闸二：占位符。 专门查「看起来写完了其实没写」的地方：...、TODO、只有标题没有正文的节、只有注释没有实现的函数。这次 UIManager.Open() 的六个步骤一开始就是六行并列的空注释，看着像写完了。

闸三：真跑。 图要渲染出来看，代码要编译运行。这一闸最贵，但也只有它能发现「代码没错、结果错了」那一类。

三道闸的顺序不能换：机械问题在闸一拦掉，才不会浪费闸三的时间。

AI 把「写」的成本压到接近零之后，发生的事不是「人不用写了」，是瓶颈整体转移。

以前写一千行伪码要一天，现在要十分钟。于是那一天的预算全部挪到了另外两件事上：写之前定清楚要写什么，写完之后验证它确实写对了。这两件事，AI 都替不了——不是能力不够，是它不知道什么叫「对」。「对」是你定的。

所以分工的实质不是「人做难的、AI 做简单的」，而是：

人交付约束，机器交付约束的展开。

约束对了，展开得快就是纯收益；约束错了，展开得越快，错得越整齐。

这也是这五篇文档最后长成「定义 + 伪码」这个形态的原因——它同时是人能读的说明和机器能核对的规格。AI 时代的技术文档，多了一个新要求：不只是让人看懂，还要让机器挑得出错。

最后一句，写给自己：架构师的价值不在写得多快，在于知道什么是对的，并且有办法证明它是对的。前者靠判断，后者靠那三道闸。

最近面试时有一位面试官问了我一个问题，你说的内容，现在一个1，2年的毕业生，甚至应届生都能在AI的帮助下完成了，你的价值在哪里呢。

我也一直在想这个问题，今天来看，我的价值在知道如何限制它，还能看懂它的输出，但再过一年可能是它来限制我，限制我的输出了吧。