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- 技术
- 2026年2月25日
上周二下午，产品经理丢过来一个需求：要把现有单体应用拆分成微服务架构，预计3个月内完成核心模块迁移。
“给个方案，周五前要。”这是他的原话。
我看了看表，周二下午3点。按以前的工作方式，这个方案至少要花2天：画架构图、梳理服务边界、确定技术选型、编写迁移步骤……还不包括反复修改的时间。
但这次，我决定试试用AI来帮忙。
第一次尝试：理想很丰满
我打开AI助手，输入了我的需求：“帮我设计一个从单体应用拆分为微服务的架构方案，需要包括服务划分、技术选型、迁移步骤。”
AI确实给力，5秒钟就给了我一个看起来很专业的方案。服务划分清晰，技术选型有理有据，连迁移步骤都列了7步。
我兴奋地把方案发给产品经理，结果他回了三个字：“太笼统。”
确实，这个方案看起来像教科书里的通用模板，没有结合我们实际的业务场景和技术债务。我意识到，AI可以帮我快速起步，但要把方案变成真正能落地的，还需要大量的人工打磨。
第二次尝试：喂对上下文
痛定思痛，我决定换个方式。这次我不只给AI需求，还给了足够的背景信息：
- 现有系统的技术栈（Java Spring Boot + MySQL）
- 目前的痛点（代码耦合严重、部署频率受限于整体发布）
- 团队规模（5人后端开发）
- 业务优先级（订单模块和用户模块先行）
这次AI给出的方案明显更贴合实际了。它不仅考虑了技术实现，还给出了分阶段迁移的建议，甚至提醒我注意数据一致性问题。
但新的问题来了：方案细节还是不够。比如服务之间怎么通信？用REST还是gRPC？数据库是每个服务独立还是共用？这些问题AI都没有明确回答。
第三次尝试：分步提问加人工判断
我学聪明了，不再一次性让AI写完整方案，而是分步骤来：
第一步，让AI帮我梳理服务边界。 我把现有的业务功能和模块列表发给AI，让它按照业务内聚性原则帮我分组。结果AI给了我一个四层服务划分方案，我觉得合理，采纳了。
第二步，针对每个服务让AI给出技术选型建议。 比如订单服务需要高并发，AI建议用Redis做缓存，但我们的订单数据有强一致性要求，我否掉了这个建议，改为分库分表方案。
第三步，让AI帮我写具体的实现细节。 比如服务注册与发现用Nacos还是Consul，配置中心用Apollo还是Spring Cloud Config。AI给了详细的对比表格，我结合团队熟悉度做了选择。
这样一套下来，方案的骨架是AI帮我搭的，但血肉和细节是我自己填的。最终，周三晚上我就完成了方案的初稿，比以前快了整整一倍。
关键技巧总结
用AI写技术方案这段时间，我总结了几个实用经验：
1. 背景信息给得越详细，方案质量越高。 不要只说“帮我设计一个XXX系统”，要把业务背景、技术约束、团队情况都写清楚。
2. 分步提问比一次性生成效果好。 AI不擅长一次性处理复杂任务，把它拆成多个小问题，每个问题专注一个维度，效果好很多。
3. AI的建议要批判性接收。 它给的方案是“标准答案”，但你的项目有自己的特殊情况。学会说“不”，保留自己的判断。
4. 用AI做方案评审也很香。 写完方案后，让AI帮你找问题：“请审查以下技术方案，指出可能的风险点。”它经常会给出一些你之前没考虑到的角度。
局限与边界
说了这么多AI的好处，也得聊聊它的局限。
首先，AI不太懂你们团队特有的技术债务和历史包袱。它不知道那个“看似简单”的接口实际上被十几个地方调用，也不知道那个“应该优化”的模块其实是创始之初就埋下的雷。这些信息只有你自己知道。
其次，涉及商业决策和技术路线选择的问题，AI能提供参考但不能替你做决定。比如要不要上云、用哪家云服务商、投入多少人做这件事——这些需要综合考虑公司战略、成本、人员能力，AI帮不上忙。
最后，AI方案容易“过度设计”。它倾向于给出最完善、最通用的方案，但实际项目中我们需要考虑ROI，需要做取舍。一句话：AI可以帮你画草图，但最终的建筑图纸还得自己画。
小结
用AI辅助写技术方案这大半个月，我的感受是：它不是替代架构师的工具，而是放大架构师能力的杠杆。
它能帮我们快速起步、提供灵感、发现盲点，但它不能替我们做判断、担责任。每个最终落地的方案背后，依然是架构师对业务的理解、对技术的判断、对团队的熟悉。
我的建议是：把AI当作“高级助手”而不是“自动机器”。用它来提效，但保持自己的掌控。毕竟，最后签字的是你，写代码的是团队，扛责任的是自己。
如果你的团队也在做架构设计，不妨试试这个方式——让AI帮你跑第一棒，你来跑最后一棒。