程序员卡诺

在这个 AI 时代，编程 / 成长 / 写作，全网同名。
分享我的所见 / 所学 / 所思 / 所感。
北漂 10 年已结束
目前在海南搞独立站出海

[程序员卡诺 @KarnaughK]

codex 集齐 7 次重置资格，可不可以兑换一个 5.6 的使用资格 🤣

[程序员卡诺 @KarnaughK]

4、
但是按照现在的逻辑走，我们需要在 Step 1 把架构建好，这个架构把分页、搜索按钮、各种筛选项做成统一类似 USB 一样的接口。

剩下的 Step 2、3、4 就不需要了。我甚至可以设置一个自循环的目标模式，让它自己循环往下走就行了，因为它写出来的代码是不会去修改架构的。

[程序员卡诺 @KarnaughK]

今天上午在设计过程中再一次意识到架构设计极其重要。
（虽然之前也思考出上下文解耦这个事情，但是当时只是站在写代码的层面去看，没有站在Agent设计任务、执行任务的层面去看。）

如果你能设计出一个平摊形式的架构，后面你就设定一个目标模式，让 AI 往上堆就行了，因为它是平摊着往外堆的。

[程序员卡诺 @KarnaughK]

3、
基于这样的认知，我的 AIPD 小框架的 case step 逻辑又要进行大幅度迭代了。
因为我之前的 case step 是基于“往上堆”的逻辑设计出来的。比如前端一个列表页面：

Step 1：创建一个没有分页、没有搜索的列表；
Step 2：给这个列表加上分页
Step 3：给这个列表加上搜索
Step 4：可能加更多的筛选项

[程序员卡诺 @KarnaughK]

2、但注意这不是SDD

因为SDD它所谓的规范驱动开发，如果你的规范是一个高楼大厦一样的向上堆的规范，那一样不行啊

[程序员卡诺 @KarnaughK]

1、
就好比你一开始设计的是道路加小别墅，那你只需要提供更多的场地，然后不停地盖小别墅，平着往外扩大小镇就好了。

但如果一开始的设计是高楼大厦，哪怕你设计了100层，后续的需求也许会变成200层，或者在这100层旁边再连一个100层。这个时候，如果你让AI往上堆，代码就很容易崩塌了。

[程序员卡诺 @KarnaughK]

@WarrenLau_ 那要是哪一天突然变成红色了。。。

[程序员卡诺 @KarnaughK]

@royLee1225650 哈哈，是我自己搞的 ai 开发框架，半成品

[程序员卡诺 @KarnaughK]

## 决策杠杆与黑箱上移

AI 可以快速生成大量上下文，但系统生产力的瓶颈会逐渐转移到人的决策能力上。人不可能逐行、逐函数、逐文件审查 AI 产生的一切细节；如果决策仍停留在低层细节，算力越多，反而越容易把人拖入审批和理解成本。

AIPD 的上下文解耦，本质上是在把黑箱边界上移。

[程序员卡诺 @KarnaughK]

这也是 AIPD 区别于普通工作流编排的地方：工作流是在固定路径里运行任务；AIPD 追求的是提高人类决策所在的抽象层级，让 AI 算力服务于更高层的创造性判断。

[程序员卡诺 @KarnaughK]

因此，AIPD 不应追求让人管理更多 AI 生成细节，而应追求：

- 黑箱边界清楚。
- 黑箱输入输出明确。
- 黑箱内部可替换、可验证。
- 人的决策位置持续上移。
- 单次决策影响的生产结果持续扩大。

[程序员卡诺 @KarnaughK]

传统高级语言把机器码、内存细节和底层指令黑箱化，让人可以在逻辑层做决策。AI 协作进一步把局部实现细节黑箱化，让人可以在模块关系、输入输出、验收口径和系统约束层做决策。

抽象层级提高通常会牺牲一部分底层控制力，但换来更大的决策杠杆：同样一次人的判断，可以约束和产出更大范围的工作结果

[程序员卡诺 @KarnaughK]

写得不够优雅？ 没事，能跑就行。
后面真有问题，再局部替换。

就像我们从汇编走到高级语言，从极致性能走到开发效率。 AI 写代码以后，工程重心可能也会变：

不是每一行都优雅， 而是每个上下文黑箱都足够小、足够清楚、足够可控。

[程序员卡诺 @KarnaughK]

我现在越来越觉得，AI 干活最重要的不是记忆，而是上下文解耦。

很多人都在做 Agent memory：
让 AI 以后能找回你以前说过的某句话。
但真正执行任务的时候，更好的方式可能是：
别让它找。

把全局规则讲清楚，把任务切小，把输入输出和验收写明白。
然后这个小模块里，AI 爱怎么写怎么写。

[程序员卡诺 @KarnaughK]

已经可以指挥ai写出符合自己审美的前端 Vue3 代码了。。。

但是现在纯前端已经没了吧😂

[程序员卡诺 @KarnaughK]

主分出去的子 Agent，由于上下文完全一样，就相当于没有穿越到未来世界的那一条平行世界，继续去干活。

而主 Agent 呢，就相当于直接穿越到了未来世界，直接看到结果，然后再穿越回去做迭代修复！

[程序员卡诺 @KarnaughK]

codex 的这个子 agent 的 fork 模式很不错啊，很适合 deepseek 这种缓存便宜的逻辑：

而且特别像那种能来回穿越到未来世界的根据结果修正当前世界下一步行动的小说。

[程序员卡诺 @KarnaughK]

我就说，天天用人家开源的，但是开源的真的就靠谱吗？

有些东西还是要自己手搓，自己在第一线，自己的需求才是最真实的

尤其是现在有 ai 了，造轮子成本并没有那么高，老工程师应该对自己的 代码审美 和 架构理解 更自信一些

[程序员卡诺 @KarnaughK]

@bondun14 @yangyi hhhhhh

[程序员卡诺 @KarnaughK]

范式变了，过去所谓的技术，有什么高深技术啊，不就是一些积攒的经验，ai 分分钟给你迭代千八百遍的，你那点经验真的只能说有点价值但不多

ai 时代如果你不能保持一个开放的心态，那就等着被人家发育起来革了呗

[TRUE @HelloWorld_Come]

@oran_ge 他说这句话的时候我就挺乐的，他的所作所为根本与实际干活的人完全不一致，估计是职场里调不动哪些老资历，人家都不叼他，在技术人眼里，你要是能在技术上压过他他肯定就服你，什么都不懂人家肯定不叼你，我从她发言上来看我就明白它属于项目经理哪种念ppt级别的人，忽悠老板有一手，但是开发者不叼他