AI时代架构师的核心职责
角色职责定位
AI 的普及并未削弱架构师的价值，反而要求其从 “代码编写者” 转向 “全局掌控者”，核心职责主要体现在需求与架构的翻译、质量与效率的守护、团队协作的枢纽这几个方面。
作为需求与架构的 “翻译官”，我利用 AI 高效梳理与拆解需求，但最终需要亲自判断需求的合理性、优先级，以及如何转化为可落地的技术目标。同时主导架构设计，确定技术栈选型、模块拆分规则、接口规范和数据流转逻辑，确保系统具备扩展性与稳定性。这些 “顶层设计” 正是 AI 无法替代的核心价值。
在质量与效率方面，我扮演着 “守护者” 的角色。制定标准化流程，设计可测试的任务拆分方式，明确测试方案（如单元测试、集成测试的边界），甚至用 AI 生成测试用例，通过流程降低风险。同时把控 AI 生成内容的质量，审核 AI 代码是否存在性能隐患和逻辑漏洞，避免 “拿来就用” 的粗放模式。
作为团队协作的 “枢纽”，我需要明确任务边界与协作规则，解决跨模块技术卡点，让团队成员聚焦于核心业务逻辑的实现。开发或引入 AI 辅助工具（如代码生成模板、自动化测试脚本），提升团队协作效率。虽然不需要编写具体功能代码，但需确保团队的输出符合架构设计目标，成为 “技术指挥官” 而非 “单兵程序员”。
构建 AI 辅助下的开发工作流
为避免重复造轮子、提升迭代效率，形成一套结合 AI 工具的标准化工作流至关重要。这个工作流主要包括前期调研、方案分析、任务拆分、开发与验证几个关键步骤。
在前期调研阶段，我借助 AI 的深度搜索能力（如 Gemini 的 Deep Research），快速调研同类产品和功能，明确已有解决方案的优缺点。重点关注竞品的核心功能、用户反馈和技术实现思路，避免重复开发或走弯路。
方案分析环节，我让 AI 基于调研结果，结合团队的技术背景和需求场景，提供多套技术方案。然后由我来人工判断方案合理性，优先选择成熟度高、社区活跃、团队熟悉的技术；对陌生技术，通过小原型测试验证适配性。
任务拆分阶段，我坚持以可测试性为核心，将整体功能拆分为独立任务，每个任务需明确 “输入 - 处理 - 输出” 逻辑，确保可测试。要求 AI 先输出关键功能的局部代码示例，通过小测试验证可行性后，再推进完整开发。
最后的开发与验证阶段，我让 AI 生成基础代码（如业务逻辑、单元测试），由团队成员负责细化与优化。作为架构师，我重点关注代码是否符合架构规范、测试覆盖率是否达标、跨模块接口是否兼容。开发过程中同步编写测试工具，自动化验证功能是否符合需求。
一些思考
为什么不能写具体的业务代码
我认为一个人能写的功能实现代码是很有限的，这会成为一个瓶颈和短板，并不能体现我的个人价值。如果我去编写具体的业务功能代码，它会耗费我大量的时间和精力。因为人的精力都是有限的，整个精力带宽就那么多。如果把大部分的时间精力花在了写这些业务功能代码上，那么关注的其实就只是整体功能里面的一小块。这会导致没有精力去关注整个的进度和质量。
而且作为开发负责人，往往还有其他的事情要去处理，这就会导致分配给这个业务功能的开发进度会滞后，被其他事情拖累，进而因为我的缘故把整个项目的进度给拖慢了。所以我们其实不适合去编写具体的业务代码，我更应该做的是站在当前 AI 时代的架构师角度去考虑，对整体的进度和质量负责。
可测试性的重要性
我觉得每一个小功能都必须要可测试，这个很重要，因为只有可测试了才能让 AI 帮你验证。
我们在项目的方案设计阶段就应该去设计好测试，因为在这个阶段基本的需求已经确定下来，任务的拆解也差不多结束了，这时可以把整体的项目细化成非常多的细致的子任务。针对每一个子任务制定明确的输入输出格式，然后基于这些输入输出去设置好测试方法，比如把单元测试先编写好。这样的话后面 AI 在编写这些功能的时候就可以基于我们的测试用例去判断自己编写的功能是否正常，这一步非常重要。
如果我们想要做到无人值守的 AI 自动化代码生成，那么借助 TDD 的思维能够极大地解放我们的精力，因为不用人为去判断正确与否，直接通过 AI 自己程序化的方式就能够去验证，这样才能够达到一个长期的无人值守式 AI 编码，所以非常非常重要。否则如果没有这种确定性的测试用例或者测试方法，靠人去判断 AI 生成的代码对不对，这里有两个问题：第一，耗费的精力非常非常多，效率极低；第二，有的问题很难清楚地靠语言描述给 AI，所以会导致沟通成本很高。
因为不像明确的输入输出这种内容很好解析，但用语言去描述就会有一些模糊的、不确定性的因素在里面，所以就可能导致出现一个问题以后反复跟 AI 对话去调整，结果发现老是改不好。而如果说用一个明确的案例给到 AI，就是有明确的输入输出的格式要求，那么很可能一下子就把这个问题给解决了。所以每一个细化子任务的可测试性在 AI 编码中非常非常重要。
不适感让你变强大
https://desunit.com/blog/in-the-long-run-llms-make-us-dumber/
有一本畅销书曾经提出”兴奋效应”（hormesis）这个概念。它指的是少量的压力或不适感，会让我们变得更强大。
- 练习举重，肌肉可以增长。
- 接种疫苗，免疫力可以增加。
- 承担失败的风险，信心会增长。
- 通过解决难题，创造力得以扩展。
这种”兴奋效应”也适用于大脑，经常思考困难的问题，让思想经受考验，你才能学会思考。
但是，现在有了 AI，很多人就把问题交给 AI 去思考，让自己的大脑歇着。我担心，久而久之，我们会一步步丧失思考能力，直至变成生物傀儡。
最近有一项研究，科学家让参与者完全依靠 AI 来写论文，结果83％的人在写完后不久，无法引用自己论文中的任何内容。即使稍后让这些人重新独立写作论文，他们也会表现出大脑神经活动减少和无法完全投入思考，总是习惯性寻求 AI 的帮助。
研究人员创造出了”认知债务”这个词来描述这种现象：AI 确实带来了便利，但代价是牺牲我们的思考能力。
机器借给你脑力，你需要付出利息—-你自身的思维能力。
我的建议是，明智地使用 AI，不要让它帮你解数学方程式，而要让它查看你的答案，来解释你可能错在哪里。你的原则是坚持独立思考，在这个基础上再加入 AI。
思考可能会让你觉得很累、不舒服，但它是你大脑的训练场，不适感让你的思考变得更强大。
总结
AI 时代的架构师，核心竞争力在于 “用 AI 解放重复劳动，用人类智慧把控战略方向”。通过标准化工作流提升开发效率，通过聚焦架构设计、质量把控、团队协作，凸显不可替代的价值。这套思路不仅适用于独立开发，更能支撑团队在快速迭代中稳步前行。