2026 半年提交的代码，快超过过去两年。AI Coding 容易让人陷入疯狂。

最近也在思考一个问题。AI Coding 时，人到底是一个需求口喷角色，还是系统架构设计角色？也在反问自己，我对我的系统是越来越了解了，还是越来越生疏了？

我的答案是，想做的事情越来越明确了，但对做出来的那堆东西，却越来越生疏了。

对着 Coding Agent 发号施令已经成为常态。那种建应用的感觉就像，刚开始在建大坝，日日赶工，雏形也越修越好；等到真的大雨降临时，却发现东边有窟窿，西边墙面也不稳。于是，整日的工作，又变成了修修补补，拆东墙补西墙。

大多数人在开始 AI Coding 的第一天，就忽视了一个点。

软件工程里，除了支撑业务需求的代码，更多的是支撑稳定性、性能、质量、成本、安全的代码。要把系统建好，分配给后者的 AI 注意力，随着时间推移，占比通常会越来越高；当达到某一个临界点后，系统就需要面临一次重构。完成重构之后，重心才能重新回到前者。

从真实的实践来看，AI Coding 会把软件工程，从白盒精细化治理，逐步推向黑盒管理。人没有那么多精力去 Review AI 写的每一行代码，因此搭需求积木的职责，会逐步从人转移到 AI，人也会逐渐丧失对系统运行细节的理解。

如果黑盒会成为常态，那如何治理黑盒，就会成为一个新的命题。

AI 写代码时，也要关注质量工程、关注架构设计、关注领域模型抽象、关注无效代码下线、关注性能和稳定……如何让 AI 持续做好这些事情，如何在黑盒模式下继续保持代码收敛，以及系统的可持续运转，我觉得会成为未来软件工程新的挑战。