代码并不廉价：AI 时代最被低估的软件基本功

核心洞察

在 AI 日益介入编码的今天，代码的产生成本看似极低，但“代码并不廉价”已成为共识：没有扎实的软件工程基础，AI 生成的代码反而会加速技术债务积累、降低系统可维护性。AI 并非替代工程师，而是放大你当前系统的优点与缺点。纯粹依靠“规格驱动生成”（specs‑to‑code）的做法常常让代码库随着迭代越来越难以理解和修复，这就是所谓的软件熵效应。:contentReference[oaicite:0]{index=0}

为什么这值得关注

过去的直觉认为，AI 能自动生成代码意味着“编码成本归零”。然而实践显示，高质量的软件不仅需要可运行的代码，还需要清晰的设计、良好的分层结构、自动化测试和持续反馈循环。忽略这些基本工程原则，只让 AI 产生代码，会导致系统逐渐失去可变性、难以测试且难以扩展。好代码的价值在于让修改变得安全、让协作变得可控、让系统能承受未来的需求变化。:contentReference[oaicite:1]{index=1}

对产品与工程团队的启发

第一，AI 产出质量受软件基础架构的制约。在结构清晰、模块分明的代码库中，AI 的辅助效果才会显著增强；反之，在混乱的代码库中，AI 只能更快地产生错误。:contentReference[oaicite:2]{index=2}

第二，定义共享语言和设计意图比给出规范文档更重要。通过“Grill Me”等方法先建立共识，再进入编码阶段，可以显著提升 AI 输出的准确性与可验证性。:contentReference[oaicite:3]{index=3}

第三，传统工程实践如测试驱动开发（TDD）、深层模块化和快速反馈环仍然是 AI 时代不可或缺的基石，它们能帮助团队迈过“看起来运行”的陷阱，迈向“长期可靠可维护”的工程成果。:contentReference[oaicite:4]{index=4}

产品原则

在设计面向 AI 辅助的开发流程时，不要只追求产出速度。更好的问题是：

• 你的系统是否有清晰的架构边界，使得 AI 可以在安全范围内生成代码？
• 是否有自动测试覆盖，以快速验证“AI 产出不是废品”？
• 团队是否先建立了共享的业务语言和设计共识？
• 这套流程是否让工程师与 AI 形成良性循环，而不是让 AI 自行生成、你再修复？

在 AI 帮你生成一行代码之前，先打造一套能让代码持续健康演进的工程基座，这才是让 AI 产出真正成倍增长的秘诀。