软件研发未来一定会走向一个黑盒验收时代。

过去每一个功能、每一个 PR,都需要人来 Review 和验证。但随着生产端的速度越来越快,验收逐渐跟不上生产,这个时候,人就会成为最大的瓶颈。

所以 AI 必须参与到代码审查和功能验收里,甚至还要进一步完成自部署、自监控。

这件事情实施难度很高吗?其实并没有。

只要把过去每个工种积累下来的经验和技能蒸馏给 AI,让 AI 把它们转化成有效的 Workflow、Skills 和 Scheduled Task,基本上整条链路都可以逐渐走通。

举个例子,线上监控大盘的搭建,过去一直是人在做。但仔细拆开来看,大盘本质上就是对日志、指标等数据格式化之后,通过接口查询,再进行图形化表达。

而 AI 在写 SQL、理解数据结构、生成查询逻辑这些事情上,本身就非常擅长。

我们团队的实践,就是把搭建监控大盘所需要的基础能力全部让 AI 学明白,然后让它围绕机器、业务、数据库、中间件,建立全面的总视图、分视图、Top 榜视图和各种监控视图。

这些事情 AI 做得特别好。

真正麻烦的是前面的链路打通。这里面涉及大量权限问题、接口问题、调试问题、数据问题等等。

但这些工作大多是一次性的。

一旦把能力建设好,后面就可以在各种场景里持续复用。

一个月搞通一个角色的大部分工作,三五个月下来,整条研发工作链路都会变得无比通畅。

到那个时候,AI 的工作会越来越少需要人直接干预。人的职责也会随之发生变化,从亲自参与每一个研发流程,逐渐转向建设这些自动化流程,维护这些 Workflow、Skills 和基础设施。

研发团队真正重要的能力,就是持续把人的经验变成 AI 可以稳定执行的系统能力。