人工智能设计权威

软件开发正处于一个转折点。讨论的焦点往往集中在 哪些 是哪个 AI 编写出最好的代码（Claude 对比 ChatGPT），还是 哪里 AI 应该驻留在哪里（IDE 还是 CLI）。但这恰恰是错误的讨论方向。

真正的问题不在于 代际 代码。真正的问题在于 验证 的验证。

如果我们拥抱人工智能，将其视为“意图编码者”（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AI代理在一分钟内生成的代码量，可能超过一位资深开发者一周的审查量。人类已成为瓶颈。

解决方案不是 更多 人。解决方案是建立一个 人工智能设计权威.

从工匠到工厂主管

传统上，“设计权威”（Design Authority）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AI开发 的世界里，这种模式已经彻底过时了。它太慢，反应也太滞后。

如果我们转向“一次性代码”（Disposable Code）——即我们不会无休止地重构，而是在需求变化时直接丢弃并重新生成软件——那么我们的角色将发生根本性的转变。我们不再是逐块砌墙的泥瓦匠，而是设计打印墙壁的工厂的架构师。

但谁来检查这些墙是否是直的呢？

“试炼”：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“考验场”（Gauntlet），每一行生成的代码都必须通过这个考验场才能投入生产。这个过程不是用 什么都不做来取代人工代码审查，而是用 更好的东西.

它分三层工作：

1. 执行层（生成）
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“惰性”。这种方法也 经过科学研究 证明了您可以预防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（法规）
这里不容许任何争论。代码必须能编译。代码检查工具不能抱怨。最关键的是， 黑盒测试 必须通过测试。我们不测试功能在内部是否正常工作（这可能会被AI操纵），我们测试系统在外部是否能完成其应有的功能。测试失败？直接扔进垃圾桶。

3. 软性筛选（AI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”。这个智能体不编写代码，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AI法案）的训练。
它进行投票： “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。”

获胜者进入生产环境。

软件的三权分立

这种模式强制实现了一种在许多团队中缺失的权力分立。

• 立法机构（架构师）： 架构师撰写“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 我们构建和 为何.
• 执行机构（编码代理）： 他们执行。快速、经济，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

它将我们从语法错误的暴政中解放出来，让我们专注于我们擅长的领域：系统思维、真理发现、结构和决策制定。

问题不在于AI是否能编写我们的代码。这一点早已确定。代码在很大程度上是可替代的。
真正的问题是：你是否敢于放弃对 执行 的控制，从而重新获得对 质量 的控制权？