最近在开发多文档协同工具 PushPen，我体验了一把爽到飞起、随后又脊梁发冷的感觉。
现在是 AI 协同编程的年代，大家写代码的姿势都变了。但就在昨天，当我看着那个在几分钟内被 AI 快速迭代出来的漂亮界面时，一种莫名的冷汗突然从后背冒了出来。这不仅是效率的狂飙，更是某种隐秘失控的开始。
事实是这样的，我需要给 PushPen 设计一个二级联动的菜单。
这个菜单逻辑有点像 WPS：
第一行是大菜单分类，紧挨着下面第二行是具体的小按钮。而且，当用户选中某些小按钮时，右侧可能还要联动弹出属性面板。
为什么设计得这么复杂？因为 PushPen 是一个针对文档类型做功能扩展的工具。不同的文档类型，适用的功能按钮完全不同。
再举个大家熟知的例子：传统办公三件套 Word、Excel、PPT。这三个软件各自有完全不同的操作按钮，这很好理解。但如果我把这三个软件的核心功能合在同一个界面里呢？那自然就得针对当前打开的文档类型，动态切换整套操作面板。WPS 基本上就是这个思路，一个客户端，支持多种文档类型。
我当然不是在复刻一个 WPS，我的小软件只是在菜单联动上和它类似。需求理清楚了，但我面临的最大问题是：我根本不知道这个 UI 具体该长什么样，显然我是缺少相关 UI、UE 设计经验的。
搁在以前，这事儿能折腾死人。在大厂团队里，这种新版本设计得先写 PRD，然后交互评审、视觉设计、再进行内测，一个版本不折腾个十天半个月根本下不来。
但在如今的 AI 时代，我直接把这套想法发给了 AI，并极其潇洒地补了一句：
我没讲到的细节，由你自己决定。
就像摸着石头过河一样，AI 很快给我甩出了一个初步版本。我试用了一下，在这个基础上有了一些新想法，于是敲个回车让 AI 继续优化。几番折腾下来，最终开发出来的 UI 界面和最开始的草稿版已经毫无关系了。
你看，所有的脏版本都有它的历史使命。在不知道具体怎么设计时，先用 AI 快速出一个简略版，然后疯狂迭代，这就是一种不完美的敏捷实践。
但爽过之后，我猛地踩了刹车。完全放任 AI 去自由发挥、去替我决定，真的没有代价吗？
冷静下来复盘，我看到了掩盖在高效率之下的三个可能性缺陷：
第一，完全放任 AI 自行设计，本质上是在疯狂借贷。
当你对 AI 说剩下的你看着办时，它为了快速给你呈现效果，会在后台写出大量的硬编码。今天为了塞进一个新按钮，它悄悄在 CSS 里写死一个绝对定位；明天为了改个暗黑配色，它直接在单组件里写一堆行内样式。这些没有经过全局规划的样式冲突和硬编码，就是最脏的技术债务。界面今天看起来挺漂亮，明天你想改个全局主题，代码立刻就碎给你看。
第二，单文件原型的架构短视。
单文件原型确实是快速证伪的利器，但它没有未来。在真实项目中，界面交互需要与复杂的业务逻辑、数据流以及全局状态管理深度绑定。而这种靠 AI 糊出来的拼凑代码，一旦面对真实的系统联调，重构成本会呈指数级上升，几乎等于重写。
第三，底层掌控力的悄然丧失。
当过渡动画、响应式布局、遮罩交互等细节全部交由算法一键生成时，开发者正在退化为单纯的效果验收员。我们很容易在这种便利中产生无所不能的幻觉，进而忽视了诸如浏览器兼容性、DOM 渲染性能瓶颈，以及无障碍辅助功能等深水区的问题。
以上三种情况只是我的举例，不同领域不同软件会有具体的问题。人机协同时代的敏捷开发，绝对不是无序的瞎试。最理想的研发范式，应当是八个字：感性探索，理性落地。
大踏步进取，阶段性重构。走得快，但也要有全局视野。
在项目起步与方案探索阶段，我们要充分释放 AI 的发散能力。通过模糊的需求类比和增量微调，低成本地碰撞出灵感，快速去摸水里的那块石头，用最低的成本试错。
但是，这种放任必须是有边界的。在 AI 开始敲键盘之前，你必须基于现有的设计系统（Design System）或成熟的 UI 框架，给它戴上紧箍咒。你要约束它的生成范围，规定好全局的栅格、色彩规范和组件库，绝不能任由它在代码里放飞自我，引入无法收拾的样式冲突。
而在核心业务逻辑与工程落地阶段，你必须立刻收回你的主导权！重新回归严谨的软件架构、干净的组件拆分，以及统一的设计系统规范，攻坚兼容性与性能。
软件不应该在 AI 编织的温水里慢慢腐烂。它应当在 AI 的灵感碰撞中萌芽，在程序员的工程理性修剪下，长成更健壮、更美妙的样子。
今天的编程在 AI 的加持下，入门门槛变低了，但行业的天花板同时也被无限拉高了。
在骑马的时代，大家都骑马，驯服一匹马的难度总有个上限。后来有了汽车、高铁、飞机，考个 C1 驾照成了基本技能。今天有了 AI，这就好比我们手里多了一架战斗机，它的高度和速度确实远超以往，单兵作战能力被无限放大——过去一个团队才能搞定的东西，现在一个人就能攒出来。
但请保持清醒，驾驶战斗机绝不意味着你可以无视重力和气流。当你想让这架飞机真正平稳降落、接入复杂的现代空中战斗序列时，越是高级的工具，就越需要敬畏系统规范，越需要依靠前人摸索出来的工程经验。复杂的工程落地，永远不是靠单打独斗的狂飙就能完成的。
AI 给我们指明了石头的方向，但真正能让我们安全过河的，依然是脚底下那条由严谨工程学铺就的、坚实的路。今年是 AI Agent 编程爆发元年，很快，工程经验会被重视。当编程天花板大大拨高之后，人们会明白编程不再是以往的编程，新时代的程序员也不是古早程序员那个样子了。
2026年06月06日
