← 返回工作台(叩石寻径问路)
PORTAL // HUANGFENG
📝 叩石寻径问路
🏭 软件工程 · 人机协同实录

“AI 天然倾向于生成快速交差的缝合代码。但在复杂系统面前,急着堆功能只会带来系统死锁。”

记一次个人工作台 Portal 从单页缝合膨胀到白屏死锁的惨痛踩坑。反思为什么在系统变复杂时,绝不能急着让 AI 堆功能,而必须由人类工程师充当架构裁判,先把目录规划与底层布局彻底做扎实。

前些天,我经历了一次非常狼狈、但也极具启发性的技术重构。

事情的起因其实很朴素:我为自己搭建了一个托管在 Cloudflare 上的个人工作台(Portal),用来沉淀日常的技术复盘、工作手记以及读书思考。

最初它很干净,就是一个轻巧的单页应用(SPA)。但随着时间推移,我想给它不断叠加新特性:iPad 上的手写笔注支持、长文与双栏对照排版、本地持久化缓存、甚至复杂的访问权限分流。

每次我有新想法,都会直接让 AI 帮我写代码落地。AI 确实极其高效,几分钟就能给出一个能跑的方案。

然而就在前两天,这个看似功能丰富的系统彻底崩掉了:独立文章页点进去全是白屏,排版错乱;更要命的是,当让 AI 去排查修复时,它在几千行混杂的代码里陷入了疯狂的“工具调用死循环”——一遍又一遍地用关键词搜索旧代码、修补局部变量,不仅什么都没修好,甚至直接被系统的无进展检测判定为阻断。

看着终端里陷入停滞的光标,我突然意识到:问题根本不在于具体的某个语法 Bug,而是系统的底层架构从一开始就埋下了病根。

01 偷懒的代价:AI 喜欢“快速成型”,但代价是架构债

回溯整个系统的腐化过程,我发现了一个非常深刻的规律:

AI 有一个天然的本能倾向——追求局部最优与“快速交差”。

当你对它说“帮我加一个文章阅读页”时,它的第一反应绝不是帮你重新规划目录结构、拆分状态机、设计清晰的数据总线。最省力、最快让你看到效果的做法是什么?

是“缝合”:

在功能简单时,这种“快速方案”给人一种开发极快、生产力暴增的虚假繁荣。

但当系统逐渐膨胀,这种偷懒就变成了致命的毒药:独立阅读页在后台疯了一样寻找主页大厅才有的 DOM 节点,找不到就直接抛出未捕获异常中断执行,导致整页死锁白屏。

这时候你再让 AI 去“修 Bug”,它自己也彻底迷失了。因为代码库已经变成了一团毛线球,牵一发而动全身,局部无论怎么 patch,都只是在给坏死的组织打绷带。

02 深刻的教训:在堆功能之前,必须逼着 AI 先定架构

这次惨痛的踩坑,给我最大的认知升级是关于人机协作的分工边界:

最初的架构设计,权重远在具体的功能实现之上。

AI 有一个天然的生成倾向:优先给出一个比较简单的、快速见效的方案。在项目刚起步时,这种倾向极具诱惑力,几句话就能把原型跑起来。但问题恰恰出在这里:当一个系统开始变得复杂时,如果你不主动踩刹车,AI 就会顺着“简单快速”的惯性,把一个个新功能像打补丁一样硬塞进旧代码里。

这时候,最致命的做法就是“边走边看,直接让它接着加功能”。

正确的做法恰恰相反:在系统面临复杂化拐点时,先不要急着让 AI 去加具体的功能,而是一定要停下来,让 AI 先把整个底层架构做好、把整个系统目录和模块布局彻底做扎实。

必须由人类工程师充当架构裁判,明确要求并监督它梳理清楚:

只要底层框架与职责边界清晰,AI 随后写出的代码就是一块块规整的积木,拼装自如;如果架构本身是混沌的,任由 AI 用“简单快速”的短视逻辑堆砌功能,它输出的代码就只能是加速坍塌的危房。

03 动手手术:制造业“定置管理”在软件工程上的投射

想通了这一层,我果断叫停了 AI 无休止的局部修补,按下了重构的暂停键。

曾经在工厂做工程与制造管理时,有一条铁律叫“定置管理”:物料绝不能乱堆乱放,工器具必须各就其位,否则产线必然频繁堵塞。软件目录与系统架构,道理完全相通。

我和 AI 重新梳理并执行了一次彻底的物理切断手术:

1. 彻底切断耦合:大厅归大厅,内容归内容

2. 沉淀唯一信任源(Single Source of Truth)

- /assets/css/portal-reader.css:统一管理全站排版标准;

- /assets/js/portal-reader.js:提供轻量独立的阅读引擎;

04 结语:朴素的力量

在工程机械行业经历智能化转型时,我见过太多“应采尽采”的教训——采集了海量没有统一标准的数据,看似高大上,最后全成了无法利用的数字垃圾。真正运转良好的,往往是那些朴素、边界清晰、克制的小系统。

这次重构也是一次当头棒喝。

我们很容易迷恋现代前端的各种复杂概念,以为把所有东西揉在一个单页里才叫“高级”,遇到问题就指望 AI 能变戏法一样帮我们抹平复杂度。

但计算机体系最伟大的发明之一,其实是超链接与物理文件系统。尊重物理分层、尊重最基础的工程规范,往往比任何精巧的内存模拟都要稳固得多。

让 AI 帮你干活前,请先把图纸画对。 认清架构的重量,守住边界的底线,这才是我们在这个代码生成门槛被抹平的时代,最不可替代的工程本分。