先理解軟件工程，再談AI輔助研發

摘要： 近期行業內對“AI賦能軟件工程”的討論，大多聚焦于代碼生成等局部提效，這是一種危險的短視。本文旨在糾正將“軟件開發”等同于“編碼”的普遍誤解，深入探討軟件工程的系統性本質。我們將論證，若缺乏堅實的工程體系作為地基，AI不僅無法成為“銀彈”，反而會加速技術債的累積，制造出難以維護的“代碼黑盒”。文章提出一個四步走的路線圖——從建立規范、打造平臺，到精準引入AI、重塑人才——旨在幫助企業回歸工程本源，構建一個能夠真正駕馭AI力量的、可持續演進的研發體系。

最近，我參加了一些以“AI賦令軟件工程”為主題的大會和分享。然而，會場內外，從技術高管到一線開發者，討論的焦點幾乎無一例外地集中在AI生成代碼、補全測試用例、甚至“Vibe Coding”這類未來暢想上。

說實話，這些分享并不令人興奮，甚至讓我感到一絲憤怒和憂慮。

因為它們正在傳遞一種危險的信號，背后是兩個普遍且致命的誤解：

誤解一：AI變革 = 局部提效。 似乎AI的價值僅限于“編碼提效”或“測試提效”。這嚴重低估了AI的潛力，它本應貫穿從需求到部署、從運營到反饋的整個價值鏈條。

誤解二：軟件開發 = 代碼生成。 很多人正在混淆“軟件開發”與“寫代碼”。而軟件工程之所以被稱為“工程”，恰恰因為它是一個管理復雜性的系統科學，遠比編碼本身要宏大和嚴謹。

這些錯誤的觀點，正在誤導無數渴望通過AI實現跨越式發展的企業和開發者。正是這些觀察和思考，引出了本文。我希望能借此讓大家重新審視軟件工程的真正內涵，并探討在AI時代，我們到底應該如何走好腳下的路。

核心論點：沒有“心法”的“神器”，只會反噬自身

如果將AI比作一柄削鐵如泥的“神兵利器”，那么軟件工程就是駕馭這柄利器的“內功心法”。沒有深厚的內功，再鋒利的武器也可能傷到自己。

因此，我們必須重申一個核心觀點：先透徹理解并實踐軟件工程的原則，才能真正駕馭AI輔助研發，否則，所謂的“效率提升”可能只是飲鴆止渴，最終將我們帶入一場新的“軟件危機”。

軟件工程：從“手工作坊”到“工業化生產”的紀律

“軟件工程”這個術語的誕生，本就是為了一場危機。在計算機發展的早期，軟件開發更像是一門藝術創作，依賴少數天才程序員的個人技藝。這種“手工作坊”模式，在面對日益龐大復雜的系統需求時，很快暴露了致命缺陷：項目延期、預算超支、質量低下、維護困難……這場“軟件危機”催生了軟件工程。

軟件工程的核心目標，就是將工程學的系統化、規范化和可度量的原則，引入軟件的開發、運行與維護全過程。它試圖回答以下環環相扣的問題，就像建造一座摩天大樓，每一步都不可或缺：

我們要做什么？（需求分析與規劃）
- 大樓隱喻： 這是建筑的“項目愿景”和“用戶需求書”，要明確大樓是住宅、商場還是辦公樓？有多少用戶？需要哪些核心功能？
我們該怎么做？（系統設計與架構）
- 大樓隱喻： 這是“建筑藍圖”和“結構設計”，決定了大樓的地基深度、承重結構、水電管線布局。它確保系統穩定、可擴展、易于維護。
我們如何實現它？（編碼與實現）
- 大樓隱喻： 這是“施工建造”，工人們按照藍圖用一磚一瓦搭建起墻體和樓層。對應著開發者編寫清晰、高效、規范的代碼。
我們如何保證它做對了？（測試與驗證）
- 大樓隱喻： 這是“質量驗收”，檢查墻體是否垂直、電路是否安全、水管是否漏水。系統性地檢驗軟件的每一個角落，確保其質量和可靠性。
上線后怎么辦？（部署與維護）
- 大樓隱喻： 這是“物業管理”，負責大樓的日常運營、安保、維修和未來的翻新。確保軟件平穩運行，并能在未來不斷迭代和修復問題。

軟件工程的本質，就是管理復雜性，通過流程、規范和工具，將充滿不確定性的智力活動，轉化為一個相對可預測、可控制的工業化生產過程。它強調的不是一時的編碼速度，而是整個生命周期的健康與可持續性。

AI的誘惑與陷阱：當“神器”落入新手手中

現在，讓我們回到AI。如果一個開發者或團隊缺乏上述的工程思維，直接上手這些強大的AI工具，極易陷入以下四個陷阱：

陷阱一：模糊的需求，精確的廢話 (Garbage In, Garbage Out)

AI根據你的指令（Prompt）生成代碼。如果你連清晰、準確、無歧義的需求都無法描述，又怎能指望AI“猜”出你真正想要的東西？一個缺乏需求分析訓練的開發者，很可能向AI提出模糊甚至錯誤的問題，最終得到一堆功能看似正確但完全偏離核心業務邏輯的“代碼垃圾”。

陷阱二：精致的“零件”，脆弱的“系統”

AI目前擅長生成局部的代碼片段。但一個健壯的軟件，其價值更多體現在架構設計上。一個不懂設計原則、不理解高內聚低耦合、不關心系統擴展性的開發者，即使借助AI生成了無數個精巧的“零件”，也無法將它們組裝成一輛能跑得遠、跑得穩的“汽車”。他可能會用AI快速堆砌出一個臃腫、混亂、難以維護的“縫合怪”。

陷阱三：加速累積的技術債與失控的“黑盒”

軟件工程的核心概念之一是“技術債”。AI的出現，極大地加快了“借債”的速度。開發者可以輕易跳過必要的設計和重構，讓AI生成海量未經深思熟慮的代碼。
這不僅僅是技術債的滾雪球效應，更帶來一種全新的風險：人類監督能力的失效。在AI的“幫助”下，當開發者終于意識到架構出現問題時，他們面對的可能已是一個由數萬行AI生成代碼構成的、超出個人理解極限的“黑盒”。此時，重構不再是選項，而是考古，項目已然事實性失控。

陷阱四：被忽略的測試與“幻覺”的代價

AI會犯錯，會產生“幻覺”（Hallucination），生成看似合理但存在隱蔽缺陷的代碼。一個不懂測試理論和方法的開發者，無法為AI的輸出設計出完備的測試用例。他們可能會滿足于表面的“運行成功”，而忽略了那些潛藏在邊界條件、異常處理和并發場景下的致命Bug。最終，AI成了“背鍋俠”，但項目的失敗終究要由團隊承擔。

回歸工程：將AI融入研發體系的四步路線圖

我們不應抵制AI，而是要以系統工程的思維，分階段、有策略地將其融入研發體系。正確的姿態不是將其視為替代思考的“拐杖”，而是打造成工程能力的“倍增器”。這需要一個清晰的、自下而上的路線圖。

【AI賦能軟件工程成熟度金字塔】

圖注： 企業引入AI輔助研發應遵循一個成熟度模型。堅實的規范與實踐是地基，DevOps平臺是承載體系，在此之上才能精準引入AI實現加速，最終實現研發模式的規模化演進。跳過底層基礎，上層建筑將搖搖欲墜。

第一步：建立標準研發流程的規范與實踐（奠定地基）

這是企業AI轉型的基石。地基不穩，大廈必傾。許多企業在自身需求規范、設計文檔、代碼標準都付之闕如的情況下，就企圖讓AI輸出高質量產物，這無異于癡人說夢。

具體行動：
- 定義清晰的用戶故事 (User Story) 和 驗收標準 (Acceptance Criteria) 模板。
- 統一代碼風格、Git分支策略和代碼審查 (Code Review) 標準。
- 建立標準化的架構決策記錄 (ADR) 機制。
- 這些規范是未來投喂給AI的專屬“養料”，是其理解企業獨特知識、實現有效加速的關鍵。

第二步：打造支撐研發規范的DevOps平臺（固化流程）

規范需要工具來承載和固化，否則就是一紙空文。DevOps平臺將規范從“需要記憶的負擔”轉變為“自動執行的習慣”。

具體行動：
- 在CI/CD流水線中強制執行代碼質量門禁（如SonarQube）。
- 在項目管理工具（如Jira）中內置需求模板，引導團隊編寫結構化需求。
- 將ADR等文檔與代碼倉庫關聯，方便追溯。
- 一個堅實的、規范化的工具平臺，為AI的接入鋪平了道路，確保AI的產出能無縫對接到一個可控、高質量的流程中。

第三步：在關鍵節點引入AI，實現精準加速（外科手術式優化）

在擁有規范和平臺的基礎上，我們才能像外科手術一樣，精準分析研發流程中的瓶頸，并思考AI如何提效。

1. 對工程實踐的加速

AI可以作為現有成熟工程實踐的“催化劑”，目標是加速流轉，把人力從重復性活動中解脫出來。

示例：
- AI輔助Code Review： 引入AI作為“第一位審查者”，自動檢查規范、潛在錯誤和性能問題，讓人類審查者能更聚焦于業務邏輯。
- 演進TDD模式： 由工程師（在AI輔助下）先編寫完備的測試用例（這本身就是一種嚴謹的需求定義），然后由AI生成滿足這些測試用D例的實現代碼。