今天刷到这篇文章几次，说点不一样的。与其说 AI First，不如说软件工程 First。

这篇文章看着在讲 AI，底下全是软件工程。

抛开后面讲组织和人的部分，原文前半段的重点简单总结一下：

AI 时代，人成了瓶颈。PM 花几周做需求，AI 两小时就能实现，PM 成了瓶颈。QA 测三天，AI 写代码只要两小时，QA 成了瓶颈。团队 25 个人，对手几百人，人力也是瓶颈。

怎么办？把人从链条里拿掉。AI 写代码、AI 审查代码、AI 跑测试、AI 部署上线、AI 监控线上状态，出了问题自动回滚。每天定时扫描日志，自动发现问题、分配任务、跟踪修复。整条流水线跑起来，人只需要在关键节点做判断。

至于文中提到的统一代码库，锦上添花，和 AI First 关系不大。有当然更好，没有也有很多替代方案。

整套方案听下来，逻辑自洽，效果也漂亮：一天部署好几次，功能当天上当天撤，数据说了算。

但先别急着照搬，先对照自己的情况想几件事：

第一，自动化测试。AI 改完代码，你得有办法确认它没搞崩别的功能。测试覆盖不够的话，每次 AI 提交代码你都得人工回归一遍，那速度根本快不起来。

第二，CI/CD 流程。从提交代码到部署上线，中间的测试、审查、发布、回滚，是不是全自动跑通了？这条流水线不通，AI 写得再快，代码也堆在那儿等人手动处理。

第三，A/B 测试和线上监控。新功能上线之后效果好不好，得有数据说话，效果不好得能随时关掉。没有这套机制，AI 一天产出五个功能，你都不知道哪个该留哪个该砍。