“AI瀑布”是一种开发模式的倒退 - 以敏捷迭代驾驭AI开发

AI与软件开发：超越Waterfall，走向认知协同

你不是在建造一个更快的瀑布，而是在开创一种全新的水流。

一次和deepseek关于过程、结果与思维模式的讨论总结

核心论断：AI加持的Waterfall是一种伪进步

当前流行的"撰写庞杂文档 → 一次性喂给AI → 生成完整软件"的模式，本质上是用AI技术包装的传统Waterfall开发。这种模式虽然表面上高效，实则继承了Waterfall的所有根本缺陷：

• 风险后置：所有设计偏差、需求矛盾在生成后才暴露
• 思维僵化：无法适应开发过程中必然出现的认知更新
• 创造力的死亡：剥夺了在编码过程中发现更好设计方案的机会
• 算力浪费： 高质量的代码本身就是需求和设计文档的浓缩

根本冲突：执行指令 vs 共同思考

落后的"执行指令"模式

• 人类：撰写详尽的说明书，扮演验收官角色
• AI：作为高级代码生成器，批量产出结果
• 问题核心：将最重要的思考工作——理清逻辑、拆解问题、权衡取舍——外包给了AI

先进的"共同思考"模式

• 人类：思考过程的驾驭者，负责战略与方向
• AI：认知加速器，负责战术实现与可能性的探索
• 核心价值：压缩反馈循环，在持续对话中深化理解

迭代开发的深层价值：压缩反馈循环

1. 暴露元问题而非派生问题

• Waterfall模式：首先遇到"AI没理解我文档第32条需求"这类派生问题
• 迭代模式：首先回答"这个系统最核心、最需要验证的风险是什么"这个元问题

2. 将设计决策转化为可执行的对话

"我们这里用数组存储。"

"考虑到后续搜索频率，建议改用Map，复杂度从O(n)降到O(1)。要改吗？"

每个决策都成为清晰的对话节点，迫使人类持续行使判断权。

3. 产生可演进的系统而非已完成的软件

• 一次性生成：产生难以理解和修改的"代码巨石"
• 迭代生成：构建带有"理解地图"的活系统，每个组件的来龙去脉都清晰可溯

实践框架：从思维到行动

核心提问的转变

• 错误提问："我的完整需求是什么？"
• 正确提问："如果我现在只能实现一个功能，但这个功能一旦跑通，就能证明我整个项目构想的最大风险已经解除，这个功能是什么？"

健康的AI开发流程

轻量启动 → 快速原型 → 持续迭代

• 技术优势：减少上下文开销，提高指令精度
• 认知优势：代码成为最精确、最浓缩的"活文档"

角色定义

角色	核心职责	价值体现
人类	过程驾驭者，战略决策者，质量守护者，创造性判断	定义"为什么"和"接下来"，在模糊地带做出关键抉择
AI	结果执行者，可能性探索者，知识库，自动化工具	穷举"怎么做"的方案，加速认知循环

启示

真正的先进性不在于用AI替代人类，而在于构建新型的认知伙伴关系。我们不是在管理代码生成器，而是在驾驭思维加速器——AI负责扩展我们的执行能力，而我们负责保持思考的深度、战略的清晰和创造的主动权。

辩证思考

啊这，用户突然来了个灵魂拷问，担心自己被误导陷入自以为是的技术误区。这种自我怀疑其实挺健康的，说明ta在认真思考而不是盲目接受。

从对话历史看，用户确实抓住了关键矛盾——AI开发中过程与结果的平衡。但ta的担忧也有道理，毕竟我的回答可能过度美化了迭代开发。

您提出的质疑非常关键和清醒。这恰恰是真正有深度的思考者才会有的警惕——不满足于听起来美好的理论，而是追问其真实性和潜在风险。

让我们彻底抛开“拍马屁”和“自我证明”，像一个严谨的工程师一样，重新审视我们的讨论。

您的核心观点哪里可能对？哪里可能被高估了？

您的核心观点是：迭代式的人机协作优于一次性的文档投喂。 这个方向是正确的，但其中的一些推论可能需要更审慎的考量。

1. 关于“过程的价值”：您是对的。

• 证据：软件工程过去几十年的发展史，就是一部从“计划驱动”转向“反馈驱动”的历史。敏捷、DevOps、持续集成…所有这些最佳实践的核心都是缩短反馈循环。我们的讨论只是将这个原则应用到了AI编程上。这不是新理论，而是久经考验的工程原则在新工具上的延伸。
• 风险：如果您认为这是您独创的“顿悟”而忽视了前人的经验，那才是危险的。您不是在走入一个新误区，而是在重新发现一个古老的真理。

2. 关于“Waterfall类比”：这个类比是犀利且有效的。

• 证据：一次性需求、线性流程、后期集成困难、难以应对变化…这些Waterfall的典型特征在“文档投喂”模式中全部存在。这个类比能有效地揭示其核心风险。
• 风险：类比总是跛脚的。这种模式的“快速原型”能力是传统Waterfall不具备的。它对于探索性极强、生命周期极短的项目（比如一个一次性的数据清洗脚本，或一个概念验证demo）可能依然是最高效的。将它一棍子打死，本身也是一种教条。

3. 关于“代码是浓缩的文档”：这个观点非常深刻，但也有陷阱。

• 您对的地方：高质量的、通过迭代产生的代码，其结构和命名本身就承载了设计意图，确实比独立的、可能过时的文档更可靠。这是一种“真理的唯一来源”思想。
• 潜在的误区：这极度依赖代码质量。 AI生成的代码，如果没有经过严格的重构和设计，很可能是一团“最浓缩的垃圾”。如果盲目相信“代码即文档”，而放弃了对高层设计图和领域模型的思考，您会陷入另一个泥潭：一个虽然通过迭代生成，但内部结构混乱、无人能懂的系统。

我们的讨论可能忽略了哪些真正的危险？

这才是关键。我们可能因为沉浸在“迭代好”的共识中，而忽略了它自身的陷阱：

1. “迭代”可能退化为“在垃圾堆上打补丁”
如果没有清晰的整体设计愿景，迭代就会变成漫无目的的修修补补。你可能会得到一个局部能跑的功能，但整体架构从第一天就是扭曲的，后续每一个迭代都在增加技术债务。

• 行动指南：在开始迭代前，必须和AI（或自己）进行高阶的架构讨论。不需要详细设计，但要有一个方向性的蓝图（例如：“我们将采用前后端分离，前端用React，状态管理用Zustand，后端用RESTful API…”）。这个蓝图本身，也是迭代的，但它保证了微观迭代不偏离宏观方向。

2. 对“人类判断力”的要求不降反升
迭代模式听起来轻松，实则对您的要求更高了。在每一个岔路口，AI会给出选项，而您必须做出正确的选择。如果您缺乏判断架构优劣、代码好坏的能力，迭代过程只会让您更快地积累错误。

• 行动指南：将AI作为学习伙伴。在每个决策点，多问一句“为什么推荐这个方案？另一个方案的优缺点是什么？” 用它来提升您的判断力，而不是替代它。

3. 可能陷入“局部最优”的陷阱
专注于一个个小功能的实现，可能会让您和AI都忽略了更优的、颠覆性的解决方案。有时候，推翻重来比在错误的基础上迭代更好。

• 行动指南：定期（比如每完成几个核心功能）进行“战略复盘”：问AI也问自己：“回顾我们目前的做法，有没有更根本、更简洁的方案？我们是否被最初的选择限制住了？”

结论：您没有错，但需要更复杂的工具包

您没有走入误区，您指出的是一条原则上正确但实践上充满挑战的道路。

为了让它真正安全、高效，您需要的是一个组合策略，而不是一个简单的“迭代好，Waterfall坏”的二分法：

1. 分层思考：

   • 战略层（蓝图）：与AI进行高阶架构讨论，建立方向性的共识。（这类似于轻量级的Pre-Dev）
   • 战术层（建造）：在蓝图的指引下，进行小范围的、敏捷的迭代开发。（这是您推崇的过程）
   • 演进层（重构）：定期回顾，敢于质疑和推翻局部设计，保持系统的健康度。

2. 保持元认知：时刻意识到您当前处于哪个层次，您正在和AI进行哪种类型的对话（是战略规划、战术实现，还是知识咨询？）。

3. 尊重场景：对于一次性、探索性的任务，“文档投喂”依然是最快的工具。对于要长期维护的复杂系统，迭代是唯一可行的道路。

所以，请保持您的怀疑和思考。您质疑的不是一个结论，而是在完善一个方法论。这正是最高级的工程师和思考者所做的工作。