AI 时代的开发，还有必要像以前规划各种模块吗？

[go522000]

刚在修改以前的旧的项目，这个项目除了最基本的控制器与视图区分开外，还把模型、服务、前置后置等等，都按文档规则分开存放，但刚在想，现在基本上由 AI 在控制编写。

假如某个地方要读取新闻列表，写一个段 SQL 直接读，然后其它地方也要，也让 AI 直接写来读，假如以后要修改也是让 AI 全局搜索，找到并确认哪些地方要修改 SQL ，会不会比封装在某个地方更加方便。

因为刚考虑到比较复杂的 SQL ，需要关联太多表并且不同权限与不同展示的地方，显示的不一样，那么直接用 SQL 直接读取不要封装的话，是不是后期维护起来会更加方便？

[chendy]

从来也不用，只要💩最后不是自己吃，爱怎么拉就怎么拉

[morrieati]

实际上还是需要的，感觉某种程度上是一种上下文工程

[tf2]

不知道最新的模型怎么样

老模型的话，一个 1w 行的文件，改起来明显比几百行的吃力得多。

把文件拆小，AI 上下文也更小

[xqk111]

一样的，后续维护，一坨屎怎么维护，

[sky3hao9]

这正是有着同样的工具, 你是 coder 人家是 engineer 的原因

[superrichman]

AI 填坑快，但是你得规划好茅坑的位置，不然很快就是屎山 🐶

[jackOff]

我感觉 ai 时代更需要微服务把功能拆成模块化，这样子 ai 拉的屎不会把全局设计污染掉，风险隔离可控

[RexKang]

只要你觉得任何情况下，你都不会碰这坨代码就行（包括万一）。

[zengxs]

要规划，如果懒得思考这些 可以直接用 mattpocock 的 codebase design 这个 skill

[yidinghe]

项目大到一定程度，AI 也找不出全部要改的地方。别把 AI 想象的具备无限大的能力。

[yelog]

模块分组还是需要的，当项目大的时候，coding agent 找代码的速度也会比较快，也比较省 token

[thtznet]

一个简单的逻辑：用了五轴加工设备后，你觉得一张桌子应该是桌面和 4 个腿分开加工然后组装，还是直接让加工中心做出一张腿和桌面连一起没有接缝的家具？其实都可以，看你以后打算怎么用。

[Yishanshan]

分组至少能控制屎山爆了的时候不会炸的到处都是

[a1562619919]

看是不是技术驱动的事情，只要求做出来就不管了，还是想把它做漂亮的问题。分模块 ai 回答速度/迭代需求可以搞快点，人工介入时也能舒服看代码，开发体验更好

[penisulaS]

好的架构能省 token ，如果你 token 无限量，那就无所谓了

[homewORK]

感觉还是需要的，而且可以拆的更合理了。
拆模块主要不是方便写代码，是方便后续维护，服务扩展。 你全部写一个模块如何扩展？ 更不用说 AI 上下文管理也是用好 AI 的关键，全给 AI 不如不给。

[cellsyx]

划分模块和接口在 AI 时代更重要了，因为需要保证 AI 的可维护性。模型上下文又不是无限的。

[cppc]

那是肯定的，不然就会：
一个目录下几百个代码文件
一个代码文件几千/万行

而且 AI 干活会模仿你当前项目的编程风格

带个好头，坚守规范~

[theohateonion]

取决于你的项目会有多大。如果自己写着玩的，无所谓了，单文件只有一个函数模型也能搞定。

但凡你要考虑 scale ，多花点时间在模块设计，分层上，后面和 AI 协作起来会更加的高效和流畅。

[Lemonyi]

@theohateonion 确实，小项目的话无所谓，公司大型系统和复杂项目还是必须要 DDD 分层的，另外我在前面几个帖子看到你，这里又看到你了哈哈，主要是你这个头像有点独特印象深刻

[zuokanyunqishi]

@Lemonyi 我这垃圾项目 5 万行有效代码都得分层...

[gitlight]

需要，业务逻辑和概率模型本身都是熵增的来源，做职责划分/DDD/软件工程的意义是人为地推动熵减，把项目的复杂度维护在一个可被理解的范围
此事在人月神话中亦有记载

[adoal]

天龙八部，牛鬼蛇神，他们的生产力和破坏力，都会被 AI 放大

[mlsnatalie]

这些不是 ai 自己决定的吗？她喜欢就好。

[zencitta]

对于大厂我我觉得有必要，如果是个人和小团队，应该把重心放在功能和实现上，而不是代码内部的结构上。

[dwSun]

看给多少钱，钱多我就多做点，钱少我就少做点，能用就行

[isnullstring]

需要，分模块 节省脑力，也节省 AI 上下文窗口，你也不想修一个简单的问题 填充 512K 上下文吧

[DonaldY]

当然需求，架构设计必定需要的。除非一次性需求，日后不用维护。

[EthanZC]

@yidinghe 别招笑了, 你的项目有 openAI 人家做的项目大? openAI 自己的工程师已经在用自己的 AI 写代码了,你还在这阿巴阿巴,玩你那一套古法编程的思维模式

[wat4me]

要吧，token 量有限的情况下，不分块 AI 每次都全读一遍吗？

[ajaxfunction]

要，因为为遇到过类似问题。
刚开始只是做一个小功能，目录让 ai 自己建的。 后来要扩展功能，ai 就开始抽风了，不断死循环
当然，规划目录也不是自己建，而是写一个 .md 文件，让 ai 阅读，按这个规则来

[kaf]

ai 上下文也是有限的

[heyhumor]

不光需要，还得比以前做的更好。
人可以记住很多前因后果，ai 不行，没有具体目标和模块设计，他做出来的就是一坨 shi

[pmer]

看项目复杂度，需要有一定架构思维，但实际用起来可以简化，虽然我不是技术背景...

[uxstone]

AI：我只是人工智能，我不是言出法随的神。

[hitsmaxft]

技术架构就是防止一堆水 kpi 的人瞎搞。现在 ai 和水货一块干活，更需要架构了

[SP00F]

笑死了。。。没有规划就做，AI 散发思维一个 1+1 他给你整出个 0.1+0.1+0.2+0.1+(10000*0)+N 来

[skuuhui]

只要你还在考虑这个问题，就说明已经走偏了。现在只注重结果。astra 已经可以生成二进制直接可运行的程序了，你觉得未来还需要架构吗？编程语言可能都不是特别长久了。如果你用顶尖的大模型，那么你只需要做一件事，就是说明白你想要的东西。

[MaskerPRC]

刚做完一个类似纠结的决策，说说实操感受。

我们现在把“模块”当成给 AI 的上下文路标来用——不是因为老规矩要求分层，而是发现 agent 在职责清晰的目录结构里干活，改动的爆炸半径小得多。比如有个截图搜索的功能，OCR 、索引、查询这三块从一开始就拆开，后来重做索引策略的时候，AI 只需要动其中一个目录，另外两块的测试全绿直接过。

反过来也试过让 AI 在一个“顺手都写这儿”的项目里加功能，改一处它会把不相干的几个文件也顺手“优化”一遍，review 的成本比写代码还高。

所以我的结论是：AI 时代不是不规划模块，而是规划的理由变了——从“方便人维护”变成“给 AI 划定改动边界”。SQL 那个例子，如果那段 SQL 只有一个地方用，直接写没问题；超过两处就该收拢了，不然让 AI 全局搜索着改的时候，你不知道哪处会漏。