人工智能设计权威

我们正处于软件开发的转折点。讨论通常围绕着 哪个 人工智能（AI）是否能写出最好的代码（Claude 与 ChatGPT 相比）或者 哪里 AI 应该驻留在哪里（IDE 还是 CLI）。但这却是错误的讨论方向。

真正的问题不是 代 代码。真正的问题是 验证 它的。

如果我们拥抱人工智能，将其视为“氛围编码者”（Vibe Coders）——即我们设定意图，而人工智能负责执行——我们将创造出巨大的新软件洪流。一群人工智能代理在一分钟内生成的代码量，可能超过一位高级开发人员一周的审查量。人类已成为瓶颈。

解决方案不是 更多 人。解决方案是 人工智能设计权威.

从工匠到工厂主管

传统上，“设计权威”是一小群架构师，他们每周或每月会面一次，以批准或否决设计。在一个 高速人工智能开发 的世界里，这种模式已经彻底过时了。它太慢，反应也太迟钝。

当我们转向“一次性代码”（我们不会无休止地重构，而是在需求变化时丢弃并重新生成软件）时，我们的角色将发生根本性的变化。我们不再是逐块砌墙的泥瓦匠。我们是打印墙壁的工厂的建筑师。

但是谁来检查这些墙是否是直的呢？

“试炼”：自动化的压力测试

AI设计权威不是一个人，而是一个流程。“护卫战”——每一行生成的代码都必须通过它才能投入生产。这个过程不是用人工代码审查来取代 什么都不做，而是用一些 更好的东西.

它分三层工作：

1. 执行机构（生成部分）
我们不要求一个AI来提供解决方案，而是要求三个。我们让 Gemini 3、GPT-5 和一个开源模型（如 Llama）并行处理同一个问题。这可以避免隧道视野，并打破大型语言模型有时会有的“懒惰”现象。这种方法也 经过科学研究 并证明了您可以预防AI幻觉，并在没有错误的情况下构建非常长的链条

2. 硬性筛选（法则）
这一点不容置疑。代码必须编译通过。代码风格检查工具不能有任何抱怨。最关键的是， 黑盒测试 必须成功。我们不测试函数内部是否正常工作（这可能会操纵AI），我们测试的是系统从外部看是否完成了它应该做的事情。测试失败？直接扔进垃圾桶。

3. 软性过滤器（人工智能评审团）
这才是真正的创新。剩下的解决方案将提交给一个专业的“投票AI”。这个代理不编写代码，而是 阅读 代码。它已根据我们的架构原则、安全要求（OWASP、ISO）和合规规则（欧盟人工智能法案）进行训练。
它会权衡： “解决方案 A 更快，但解决方案 B 更安全，并且更好地遵循我们的微服务架构。”

获胜者进入生产阶段。

软件的三权分立

这种模式强制执行了许多团队所缺乏的权力分立。

• 立法机关（架构师）： 架构师编写“宪法”。提示词、架构文档（project-description.md, rules.md en principles.md）、硬性要求。架构师决定 什么 我们构建并 为什么.
• 执行机构（编码代理）： 他们执行。快速、廉价，并在人类开发者的监督下进行。
• 司法机构（设计权威）： 一个独立的人工智能层，用于验证法律合规性。

结论：架构师的新角色

它使我们摆脱了语法错误的暴政，让我们专注于我们擅长的事情：系统思维、真理发现、结构和决策制定。

问题不在于人工智能是否能编写我们的代码。那已经决定了。代码在很大程度上是可丢弃的。
问题是：你敢于放弃对 执行 放手，从而对 质量 重新获得控制权？