先说一下结论： AI Coding 只是降低了 Coding 的成本，但是并没有降低软件开发的门槛。 差不多半年前，我一直没想清楚 AI Coding 带来的变化是什么，这里主要的原因是没有想清楚怎么让 AI Coding 开发的系统保持可持续性和可维护性。但是经过这半年的思考以及在团队内的推进落地，我觉得这个问题，我有了一个大概了答案了。 AI Coding 打破了编程语言的门槛，提升了 Coding 的效率。但是什么场景适合用什么语言，以及 Coding 的内容怎么是合理、正确的，这些如果指挥 AI 的人没有足够的认知，那 Coding 的结果应该是比较碎片化的，导致碎片化的核心原因在于：软件系统需要长期多次迭代，而每次迭代都意味着与 AI 的多轮对话。由于对话存在时间跨度，AI 很难在每次生成代码时都自动获取并聚焦于完整的项目全局上下文。在缺乏人为干预的情况下，这种‘上下文丢失’必然导致系统模块间的设计不一致和逻辑冗余。。这也就导致迭代的碎片化产生，也就导致系统模块之间存在不一致的设计以及雷同的逻辑等。 那作为一个合格的资深开发来说，要怎么用好 AI Coding 呢...