楔子
最近参加了一些以“AI 赋能软件工程”为主题的大会和分享，然而，我发现大部分内容都聚焦在讨论AI生成代码、生成测试用例一类的提效，亦或是类似“Vibe Coding”的未来畅想 。说实话，这些分享并不令人兴奋，甚至让人有些气愤。
因为它们正在传递一种危险的信号，让我看到了两个普遍的误解：
大家好像认为AI带来的变革仅仅是“编码提效”、“测试提效”。但实际上，AI的能力远不止于此，它应该贯穿从需求到部署、上线的整个价值链条。除了AI能力的成熟以外，还需要企业已有的工具资产可供AI调用。
很多人正在混淆“软件开发”与“代码生成”。而软件工程之所以叫做“工程”，恰恰是因为它远比写代码本身要复杂得多。这种错误的观点，正在误导企业和开发者。
正是这些观察和思考，引出了本文。我希望能借此让大家重新审视并理解软件工程的真正内涵，并探讨在AI时代，企业到底应该如何走好脚下的路。
先理解软件工程，再谈AI辅助研发在人工智能浪潮席卷各行各业的今天，软件研发领域正经历着前所未有的变革。从代码自动补全到一键生成完整函数，再到自动化测试和Bug修复，AI辅助研发工具（AI-Assisted Development）正以前所未有的效率赋能开发者。然而，在一片对“生产力革命”的欢呼声中，一个根本性的问题常常被忽视：在拥抱AI之前，我们真的理解“软件工程”吗？
如果将AI比作一柄削铁如泥的“神兵利器”，那么软件工程就是驾驭这柄利器的“内功心法”。没有深厚的内功，再锋利的武器也可能伤到自己。因此，我们有必要重申一个观点：先透彻理解软件工程的原则与实践，才能真正驾明驭实AI辅助研发，否则，所谓的“效率提升”可能只是饮鸩止渴。
软件工程：从“作坊”到“工厂”的纪律
“软件工程”这个术语的诞生，本身就是为了解决一场危机。在计算机发展的早期，软件开发更像是一门艺术创作，依赖少数天才程序员的个人技艺。这种“手工作坊”式的生产方式，在面对日益庞大和复杂的系统需求时，很快就暴露出了致命的缺陷：项目延期、预算超支、质量低下、维护困难……这场“软件危机”催生了软件工程的诞生。
其核心目标，就是将工程学的系统化、规范化和可度量的原则，引入软件的开发、运行与维护全过程。它试图回答以下基本问题：
我们要做什么？（需求分析）：如何准确、完整地捕捕获用户和市场的需求，避免方向性错误？
我们该怎么做？（系统设计与架构）：如何设计一个稳定、可扩展、易于维护的系统蓝图？模块之间如何协作？数据如何流动？
我们如何实现它？（编码实现）：如何编写出清晰、高效、规范的代码？
我们如何保证它做对了？（测试与验证）：如何系统性地检验软件的每一个角落，确保其质量和可靠性？
上线后怎么办？（部署与维护）：如何保证软件平稳运行，并在未来不断迭代和修复问题？
这五个环节环环相扣，构成了一个纪律严明的生产流程。软件工程的本质，就是管理复杂性，通过流程、规范和工具，将充满不确定性的智力活动，转化为一个相对可预测、可控制的工业化生产过程。它强调的不是一时的编码速度，而是整个生命周期的健康与可持续性。
AI的诱惑：当“神器”落入新手手中
现在，让我们回到AI辅助研发。AI工具无疑是强大的，它们可以在几秒钟内完成过去需要数小时的工作。但如果一个开发者缺乏软件工程的系统性思维，直接上手这些工具，可能会陷入以下境地：
Garbage In, Garbage Out（输入的是垃圾，输出的也是垃圾） 它根据你的指令（Prompt）生成代码。如果你连清晰、准确、无歧义的需求都无法描述，又怎能指望AI“猜”出你真正想要的东西？一个缺乏需求分析训练的开发者，很可能向AI提出模糊甚至错误的问题，最终得到一堆功能看似正确但完全偏离核心业务逻辑的“代码垃圾”。
只见树木，不见森林 AI目前擅长的是生成局部的代码片段或解决孤立的问题。但一个健壮的软件系统，其价值更多体现在其架构设计上。一个不懂设计原则、不理解高内聚低耦合、不关心系统扩展性的开发者，即使借助AI生成了无数个精巧的“零件”，也无法将它们组装成一辆能跑得远、跑得稳的“汽车”。他可能会用AI快速堆砌出一个臃肿、混乱、难以维护的“缝合怪”。
被放大的“技术债”，甚至是失控
软件工程的核心概念之一是“技术债”——即为了短期利益而采用不理想的解决方案，从而为未来埋下隐患。AI的出现，极大地加快了“借债”的速度。开发者可以轻易地让AI生成海量未经深思熟虑的代码，跳过必要的设计和重构。但这不仅仅是技术债的滚雪球效应，更带来了一种全新的风险：人类监督能力的失效。在传统开发中，我们尚能感知到债务的累积并尝试补救。但在AI的“帮助”下，当开发者终于意识到架构出现问题时，他们面对的可能已是一个由数万行代码构成的、超出个人理解极限的“黑盒”。此时，重构不再是选项，而是考古，项目已然事实性失控，只能等待轰然崩塌的那一天。
- 谁来为AI的“幻觉”负责？
AI会犯错，会产生“幻觉”（Hallucination），生成看似合理但存在隐蔽缺陷的代码。一个不懂测试理论和方法的开发者，无法为AI的输出设计出完备的测试用例。他们可能会满足于表面的“运行成功”，而忽略了那些潜藏在边界条件、异常处理和并发场景下的致命Bug。最终，AI成了“背锅侠”，但项目的失败终究要由团队承担。
正确的姿态：四步走，将AI融入工程体系
我们不应抵制AI，而是要以一种系统工程的思维，分阶段、有策略地将其融入研发体系。正确的姿态不是将其视为替代思考的“拐杖”，而是打造成工程能力的“倍增器”。这需要一个清晰的路线图：
第一步：建立标准研发流程的规范与实践 这是企业AI转型的基石，是地基，地基不稳，大厦必倾。我们看到很多企业在自身需求规范、设计文档、代码标准都付之阙如的情况下，就企图让AI来理解和分析，输出高质量的产物。这种行为，就如同很多购买了昂贵DevOps平台却未改变文化和流程，就宣称自己实现了DevOps一样，仅仅是拥有了工具的“形”，而没有领会 DevOps 实践的“神”。因此，企业必须将建立研发规范、提升团队基础工程能力作为引入AI的第一步。
这意味着要定义清晰的用户故事模板、统一的代码风格与审查标准（Code Review）、标准化的架构决策记录（ADR）等。这些规范和实践将成为投喂给AI的专属“养料”，是其后续在企业内部发挥作用、实现AI加速的关键。只有当AI充分理解企业独特知识，AI才能真正融入并发挥作用。
第二步：打造支撑研发规范的DevOps平台 规范需要工具来承载和固化，否则就是一纸空文。下一步的关键是建立或完善DevOps平台，将第一步中定义的标准化流程、文档模板和最佳实践，通过技术手段沉淀其中。例如，在CI/CD流水线中强制执行代码质量门禁，不符合规范的代码无法合并；在项目管理工具中内置需求模板，引导团队编写结构化的需求。通过平台来引导和强化团队的工程行为，可以将规范从“需要记忆的负担”转变为“自动执行的习惯”，从而大大降低团队成员的知识负载，让他们能更专注于业务研发的工作中。
一个坚实的、规范化的工具平台，为后续AI的接入和发挥作用铺平了道路，确保AI的产出能够无缝对接到一个可控的、高质量的流程中。
第三步：在关键节点引入AI，实现精准加速 在拥有规范和平台的基础上，我们才能像外科手术一样，精准地分析现有研发流程中的瓶颈，并思考AI如何提效。这里的关键是“精准”，而非大水漫灌式的盲目应用。这种加速体现在两个层面：
例如，在代码审查（Code Review）环节，可以引入AI作为“第一位审查者”，自动检查编码规范、潜在错误和性能问题，让人类审查者能更聚焦于业务逻辑和架构的合理性。
还有一个典型的例子就是测试驱动开发（TDD）模式的演进：由工程师（与AI）产出测试用例（这本身就是一种严谨的任务定义），然后由AI来生成满足这些测试用例的实现代码。
在这些场景中，人类的核心工作向上游的设计和定义环节迁移，AI则成为最高效的执行者，极大加速了开发循环。
这是更深层次的变革。当前DevOps工具体系大多是面向人类用户构建的，依赖图形界面和手动配置。而工具的下一个阶段，应该是面向AI进行构建。这意味着现有的平台需要具备对AI调用足够友好的API和知识库。我们应该思考：AI是否能够通过对话的方式理解意图，并自动创建一条合适的流水线？AI是否能够将自己生成的代码，顺利地通过调用工具链API，部署到某一个指定的测试或生产环境？这要求我们的工具平台从“人机交互”向“AI与现有工具资产交互”深化，为AI Agent提供自主操作工程系统的能力。
这个话题计划会在下一篇文章详细讨论。
第四步：规模化推广并持续演进研发模式
AI加速的应用与规模化推广是一个相互促进、螺旋上升的过程。在取得显著成效后，形成内部的最佳实践，并逐步将其推广到更多团队和业务场景。更重要的是，我们必须认识到，软件的研发模式会随着AI技术的成熟和突破，产生颠覆性的变化。今天的实践只是一个开始，它会反过来驱动我们优化工程规范和工具平台。团队需要建立一个持续的反馈循环，保持开放心态，不断探索、适应，并最终重塑一个由人类智慧引导、由AI强力驱动的、更富创造力与效率的全新研发范式。
重塑人才体系，为变革提供核心动力
以上四步描绘了技术和流程的演进路线，人才贯穿始终。如果组织和人才没有跟上，就像拥有了一台法拉利，却永远停在了车库一样。
许多管理者都面临着一个普遍的困境，正如一位高管所言：“公司在高速发展阶段，专业人才不够。但只是靠自己摸索培养，无法赶上公司发展的速度。” 面对AI浪潮，这种人才焦虑被进一步放大。
当AI作为企业发展的重要战略时，一方面要从外部引进优秀的人才，而更重要的是在内部投资。AI 已经成为如同网络一样重要的基础设施，但我们并不需要所有人都能够建造“基站”。企业内超过90%的员工都将是‘AI的使用者’，而非‘AI的建造者’。企业的人才战略的重点不应是培养少数能搭建算法模型的专家，而是大规模提升全员的‘AI应用能力’——即不同岗位的员工如何利用AI工具更高效地完成本职工作。
“人不会被AI 取代，任务会被取代。”
如果工作很容易被 AI 取代，那么这项工作就不应该由人去做。因此，企业必须主动出击，重塑适配AI时代的人才体系与人才能力模型。这不仅仅是增加几门AI培训课程，而是要系统性地梳理岗位职责、能力要求和职业发展路径，将“与AI协作”的能力内化为每个角色的核心素养。
同时，企业要创造鼓励试错、分享经验的土壤，让新技能在真实的项目中落地生根，最终转化为企业的核心竞争力。
结论
技术浪潮总是一波未平一波又起，但软件工程的基本原则却历久弥新。
许多企业期望引入大模型就能立竿见影地提升效率，但这往往是一种误解。真正的效率提升，来源于一个可演进的、完整的工程体系。它需要企业从制度规范、工具平台、人才组织等多个方面进行全方位、系统性的建设，并让AI成为这个体系中有机的“催化剂”，而不是孤立的“魔法棒”。
如果忽视了这一系统性的建设，仅仅追求用AI更快地生成代码，那我们所做的，很可能只是在用更快的速度，制造一场新的“软件危机”。这场新危机将以更快的速度累积技术债，产生更隐蔽的架构问题，最终让企业在虚假的繁荣中迷失方向。
因此，回归工程本质，脚踏实地地构建一个能够驾驭AI的坚实体系，才是企业在AI时代行稳致远的唯一路径
