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 人工智能是否能写出最好的代码（Claude 与 ChatGPT 相比）或 哪里 人工智能应该驻留在哪里（IDE 还是 CLI）。但这却是错误的讨论。

真正的问题不是 一代 代码。真正的问题是 验证 它。

当我们拥抱人工智能，将其视为“意图编码者”（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流程。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。现在，瓶颈在于人类。

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...的世界里 高速人工智能开发 这个模型已经完全过时了。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。我们不再是逐块砌砖的泥瓦匠。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？

“挑战”：自动化的考验

AI设计权威（AI Design Authority）不是一个人，而是一个流程管道。一个必须让所有生成的代码“闯关”才能投入生产的“试炼场”。这个过程不是用 什么都不用，而是用一些 更好的东西.

它分三层工作：

1. 执行机构（生成）
我们不会要求一个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“惰性”。这种方法也 经过科学研究 并证明了你可以预防AI幻觉，并且可以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。代码检查工具不能抱怨。最关键的是， 黑盒测试 测试必须成功。我们不测试功能在内部是否正常工作（这可能会操纵AI），我们测试的是系统在外部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。它经过了我们架构原则、安全要求（OWASP、ISO）和合规规则（欧盟人工智能法案）的培训。
它会说： “解决方案 A 更快，但解决方案 B 更安全，并且更好地遵循了我们的微服务架构。”

获胜者进入生产阶段。

软件的三权分立

该模型强制执行了许多团队所缺乏的权力分立。

• 立法权（架构师）： 架构师撰写“宪法”。提示、架构文档（project-description.md, rules.md en principles.md）、硬性要求。架构师决定 什么 我们如何构建以及 为什么.
• 执行权（编码代理）： 它们执行。快速、廉价，并在人类开发者的监督下进行。
• 司法权（设计权威）： 一个独立的人工智能层，负责核查法律合规性。

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：你敢于控制 执行 放手，从而掌控 质量 重新获得？