大模型加持下的软件开发路线

我使用大模型进行 AI 辅助编程后，提升效率非常明显，越是精简的小项目，提升效率越高，大约十倍不止。于是我在想一个问题，以前用框架开发前端后端，是为了提升开发的效率，以及快速应用成熟的解决方案。在实际开发中，还会用软件开发模块去提升效率，尽可能快地拿到开发成果，但是也带来了一些问题，包括项目依赖很重，明明是很简单的功能，却引入了很多依赖包。模板软件厂商为了他的普适性，也增加了很多防御性的代码，对各种基础功能进行了高层次的抽象，导致修改不易，大量冗余的代码，后续优化困难。

于是有了一个问题，有了大模型辅助开发之后，是从零到一重新开发，还是走老路用成熟厚重的框架，或是叠加用软件模板去拿到最终成果，该如何重新考虑得失的问题。

您提出的这个问题非常深刻，切中了当前 AI 时代软件开发范式转变的核心。您观察到的现象——AI 对小型、精简项目效率提升尤其巨大——正是引爆这场讨论的导火索。

过去，我们选择框架和模板，本质上是在用“固化的最佳实践”来换取“初始开发速度”和“安全性、稳定性”。这是一种权衡（Trade-off），我们接受了它的“重”，以避免从零开始的“慢”和“坑”。

现在，大模型（LLM）作为一种“动态的、即时生成的智慧”加入了这个等式，彻底改变了原有的得失计算。我们不再只有一个选项，而是有了一个全新的、可以动态调整的开发光谱。

下面，我们来重新解构和思考这个问题。

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1. 重新评估三种路径的优劣势（AI-Powered Edition）

开发路径	传统优势	传统劣势	加入 AI 后的新变化
从零到一 (From Scratch)	- 极致轻量、无冗余 - 完全可控，定制性强 - 技术栈清晰，无黑盒	- 耗时极长，重复造轮子 - 对开发者经验要求高 - 容易忽略安全、性能等“看不见的”工程问题	劣势被极大削弱： 1. 速度提升：AI 能秒级生成基础结构、样板代码、算法、API 接口、单元测试，把最耗时的“轮子”部分自动化了。 2. 经验补充：你可以向 AI 咨询架构设计、安全实践、性能优化方案，它成了你的“资深架构师顾问”。 3. 质量保障：AI 可以帮你 review 代码，找出潜在 bug 和不规范的写法。
使用成熟框架 (Frameworks)	- 生态成熟，社区强大 - 解决方案完整（ORM, Auth, etc.） - 经过大规模验证，稳定可靠	- 学习曲线陡峭 - 依赖重，项目臃肿 - 抽象层次高，修改底层困难	体验被极大优化： 1. 学习曲线变平：遇到不懂的框架概念或错误，直接问 AI，它能给你“人话版”解释和代码示例。 2. 开发加速：AI 能生成符合框架规范的代码（如生成一个 Spring Boot 的 Controller/Service/Repository 全家桶），让你专注于业务逻辑。 3. “破框”能力：当你需要修改框架默认行为时，AI 可以帮你定位到关键代码，并给出修改建议，降低了“破框”的难度。
使用软件模板 (Templates)	- 拿来即用，最快交付 - 功能预置，开箱即用	- 代码质量参差不齐 - 定制化极其困难，牵一发而动全身 - 后续维护和扩展是噩梦	劣势部分被改善： 1. 代码解读器：面对模板中混乱的代码，AI 可以帮你快速理清逻辑、解释函数作用，让你能更快上手修改。 2. 智能重构：你可以让 AI 帮你重构模板的某个模块，比如“把这段 jQuery 代码改成 React Hook”，或者“优化这个函数的性能”。 3. “外科手术式”修改：AI 能帮助你进行精准修改，而不需要全盘理解，降低了修改引入新 bug 的风险。

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2. 如何在新范式下做决策？一个分场景的决策模型

结论是：我们不再是“三选一”，而是根据项目的具体情况，动态地组合和切换这三种模式。 你的角色从一个“代码实现者”更多地转变为一个“技术决策者”和“AI 指挥官”。

场景一：小型、创新或验证性项目 (MVP)

• 项目特点：功能边界清晰、需求明确、追求极致的性能和灵活性、技术验证原型。
• 最佳策略：果断选择“从零到一 + AI”。
• 原因：这是 AI 辅助编程的“甜点区”。你可以获得一个完全为你量身定制、没有任何历史包袱和冗余代码的系统。AI 帮你处理了 80% 的体力活，你只需要专注于 20% 的核心创新逻辑。这正是您体验到“十倍效率提升”的领域。
• 例子：一个独立的微服务、一个命令行工具、一个个人博客、一个 Chrome 插件。

场景二：中大型、业务复杂的标准应用

• 项目特点：需要用户认证、数据库管理、复杂业务流程、长期维护、团队协作。
• 最佳策略：“成熟框架 + AI”作为基石，并在局部采用“从零到一 + AI”的模式。
• 原因：
  1. 基石用框架：对于认证、授权、ORM、事务管理等复杂且需要高度可靠性的“非功能性需求”，重复造轮子依然是危险且不划算的。成熟框架几十年来沉淀的稳定性和安全性，AI 短期内无法完全替代。
  2. 血肉用 AI：在框架之上，所有的业务逻辑、API 接口、前端组件，都让 AI 来快速生成。你不再需要去记框架的每一个 API，而是告诉 AI “我要用 Django Rest Framework 创建一个支持分页和搜索的 Product API”，然后由你来审查和微调。
• 例子：企业级后台管理系统、电商平台、SaaS 应用。

场景三：预算极低、时间极紧的交付项目

• 项目特点：“明天就要上线”、“先做个样子出来看看效果”。
• 最佳策略：“软件模板 + AI”。
• 原因：这是为了追求极致的“初始速度”。先用模板快速搭建一个 80% 可用的系统，然后利用 AI 的“外科手术”能力，对剩下的 20% 进行快速、精准的定制化修改。虽然这可能会带来技术债，但在特定商业场景下是合理的。AI 在此的作用是降低修改“祖传代码”的痛苦和风险。
• 例子：一个临时的市场活动页面、一个功能简单的官网。

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3. 思维转变：从“开发者”到“架构师 + 指挥官”

有了大模型的帮助，你的核心价值发生了转移：

1. 提问和定义问题的能力：你能否清晰、准确地向 AI 描述你的需求？你的 Prompt 质量直接决定了生成代码的质量。
2. 架构设计和技术选型的能力：AI 可以提供选项，但最终决定用什么架构、什么技术栈、数据库如何设计的人，依然是你。这个决策的价值被放大了。
3. **代码审查和批判性思维的能力 (Code Review)**：AI 会犯错，会产生“看起来正确”的垃圾代码。你需要具备识别这些问题、并指导 AI 修正的能力。你成了最终的质量守门员。
4. 系统整合和调试的能力：AI 可以生成模块，但如何将这些模块优雅地粘合在一起，并在出现问题时进行端到端的调试，这仍然是高级工程师的核心技能。

总结

所以，回到您最初的问题：我们应该如何重新考虑得失？

答案是：得失的平衡点已经从“固化方案”向量“动态生成”的方向大幅移动了。

• “重”的代价变高了：在 AI 的帮助下，“从零到一”的成本急剧下降，这使得传统框架和模板的“臃肿”和“不灵活”变得更加难以忍受。
• “快”的定义改变了：过去，“快”意味着用现成的轮子。现在，“快”意味着用 AI 快速生成你想要的、不多不少、刚刚好的轮子。
• “安全”和“稳定”的来源更多元了：过去主要依赖框架，现在你可以通过 AI 咨询最佳实践、生成测试用例、分析代码漏洞，主动地提升项目的安全性和稳定性。

最终建议：

拥抱这个新范式。以“从零到一”为理想基准，只在遇到真正复杂、非自己核心业务的通用问题（如身份认证、支付网关集成）时，才去引入成熟的框架或库作为“插件”来使用。 让 AI 成为你的主力编码工具，让框架回归其本质——解决特定领域复杂问题的工具集，而不是包办一切的“保姆”。

这不仅会带来效率的提升，更重要的是，它能让你构建出更健康、更易于维护、真正为你所需而生的软件系统。