架构师坦白局是由腾讯云开发者公众号策划的一档趣味内容栏目，每期将针对一个特定话题采访来自腾讯云架构师同盟的资深架构师成员，为大家答疑解惑。从架构师们的亲身经历里，找到有温度的认知、能复现的方法、可迁移的能力边界。
本期主题——我第一次被AI震惊的瞬间。你还想看哪个话题，欢迎评论区留言告诉我们。
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得物技术专家 程红星
Q：第一次让你感到“AI 真的厉害”的时刻是什么时候？
用上AI之后，个人最大感受是：找资料和处理信息快多了。
它能把复杂内容快速整理成清晰的报告，省时又省力。
Q：它具体改变了你哪项工作或习惯？
以前查东西得自己到处找，再一点点整理。现在AI居然秒级时间、直接输出汇总好的相对专业的结果，像个得力助手，帮个人省去了大量筛选分析的功夫。
Q：你第一次用 AI 工具写代码是什么体验？
第一次用AI写代码时，还是蛮惊讶的——它不光能听懂我的描述、针对简单逻辑生成正确代码，甚至还能猜出我想写的逻辑，帮自动补全，一下子省去了很多基础编码的功夫。
Q：你觉得 AI 对程序员最大的帮助是什么？
对我来说，AI就像一个随时在线的编程搭档，显著提高了开发效率和质量。现在我主要用它来调优代码、做审查、自动生成部分功能及单元测试等等。
另外，通过对比AI修改前后的代码，也能直观地学到更好的写法和设计思路。这不仅提升了个人水平，也让团队代码变得更规范、更扎实。
Q：它有没有让你产生焦虑或危机感？
喜忧参半。
AI的诞生，更像是一次能力的“重新洗牌”。
过去，我们可能依赖像编写可读性强、易于维护的代码这样的专项技能作为核心优势；而现在，这些标准能力被AI普及了，优势与短板的边界变得模糊，个人的价值坐标需要重新定义。
但归根结底，个人认为这是一股强大的、积极的力量。
它将我们从大量重复性工作中解放出来，从而能聚焦于更具创造性的部分，这无疑让那些富有想法和创新精神的人如虎添翼。
Q：你认为未来架构师和 AI 的关系会变成怎样？
我认为未来架构师与AI的关系，会从“工具使用者”升级为“战略伙伴”。
AI将负责处理海量细节、生成备选方案与模拟验证，而架构师则更专注于把舵定向、权衡取舍与创新性系统设计。这是一种相辅相成、相互成就的共生关系。
Q：你希望 AI 替你解决的“最后一个痛点”是什么？
我希望AI最终能学会“传递希望”（也就是从绝对的客观，走向有温度的智慧）。
目前它是一个超级逻辑体，能基于悲观数据给出悲观结论。但人类的伟大之处，在于能客观地“看见”危机，却主观地“创造”希望——就像心理学家为患者点燃心中的火，这在某些情景下很重要的。
某银行系统架构师 王海涛
Q：第一次让你感到“AI 真的厉害”的时刻是什么时候？
去年做业务改造，上百万行 Oracle 存储过程要迁成 Java。现行工具跑一遍得几小时，出来的代码像“机翻”，语法对，逻辑错，还得人再啃一遍。后来我抱着试一试的心态把5000行最复杂的存储过程甩给 AI，结果十几秒返回，不仅翻出来、有注释说明，还给出了优化建议，比现行工具强了不知多少倍，完全降维打击。那一刻我意识到AI 不是简单的搜索，它是可以自己思考的。
Q：它具体改变了你哪项工作或习惯？
现在已经离不开AI了，遇到问题会先问问AI，在搜索、需求分析、会议总结、汇报PPT准备等全面依赖AI，AI先出初稿，我再进一步修饰完善。
Q：你第一次用 AI 工具写代码是什么体验？
去年我让 AI 写“一个弹力球碰到边缘会反弹的小游戏”。 试了几个AI，几乎都是秒级交卷：有的AI写出来可以直接运行，球会掉重力、加阴影、带音效。有的 AI 代码也跑通了，但球会跑出屏幕之外，AI之间能力差别也蛮大的。
Q：你觉得 AI 对程序员最大的帮助是什么？
提高了程序员的效率，把“写代码”变成了“审代码”，程序员从搬砖工变成监理员，效率大幅提升，bug率大幅下降。
Q：它有没有让你产生焦虑或危机感？
有，一方面表层焦虑：常规业务CRUD 确实不再需要“三年经验”; 另一方面也有安全感：架构决策、跨部门撕需求、生产事故处理，这些AI暂时还替代不了人，所以凡是 AI一次就能写对的代码，不必再当核心竞争力；凡是需要背锅的，就拼命深耕。
Q：你现在最常用的 AI 工具或工作流是什么？
写代码：VSCODE + GitHub Codespaces；
查资料、写PPT：Kimi 先搜索总结，出初稿，我再进一步Google原文或者修订PPT；
画架构：让AI先出Mermaid图，再做调整。
Q：你认为未来架构师和 AI 的关系会变成怎样？
AI 完成 70% 的初级体力活，架构师负责 30% 高级决策。就像赛车，AI负责开车，架构师负责领航。
Q：你希望 AI 替你解决的“最后一个痛点”是什么？
希望 AI 能够完整读取代码仓库、接口日志、业务文档，并且能够保持对这个项目的记忆，自动输出“需求→改造点→影响范围” 的拓扑图；进一步基于该拓扑，结合历史工单复杂度数据，给出工作量和风险评估。
等这天到来，业务人员和科技人员有一个共同的参照标准，各方都认可AI的评估结果。
百安居 IT总监 张一恒
Q：第一次让你感到“AI 真的厉害”的时刻是什么时候？
是2022年ChatGPT 时刻。那一瞬间突然意识到，它的出现不仅让普通大众直观感受到 AI 的强大，还引发了科技行业的连锁反应。
Q：它具体改变了你哪项工作或习惯？
AI改变了我 “技术调研与方案预演” 的习惯。
以前我接到新需求（比如 “搭建支持千万级并发的消息队列”），要花 1-2 天查资料：翻官方文档、找行业博客、对比开源框架优缺点，最后还得靠经验预判潜在风险，经常出现 “方案落地时才发现适配问题” 的情况。
现在会先用 AI做初步调研，让它基于业务场景筛选 3 个候选框架并生成对比报告；再用AI模拟方案预演，输入 “假设峰值流量突增 3 倍，RocketMQ 和 Kafka 的分区策略哪个更优” 这类具体问题，它能结合真实案例输出性能瓶颈分析。这个习惯让我调研周期大大的缩短了。
Q：你第一次用 AI 工具写代码是什么体验？
第一次用AI工具写代码既惊喜又别扭。惊喜的是，当用 GitHub Copilot 写一个前端的模糊搜索组件，刚敲下function fuzzySearch，它就自动补全了基于 Levenshtein 距离算法的核心逻辑，连输入框防抖、拼音联想的适配代码都一并生成，甚至注释里还标注了 “适配移动端输入法候选词” 的细节，这让我都直呼 “比我想得还周全”。
但别扭的是，它偶尔会 “过度发挥”—— 我只需要基础搜索功能，它却额外加了历史记录缓存和主题色适配，得手动删改冗余代码；而且生成的 SQL 语句有一次忽略了索引优化，运行时出现慢查询。
那次体验最大的感受是：AI 能快速搭起 “骨架”，但 “血肉填充” 和 “细节校准” 还得靠自己。
Q：你觉得 AI 对程序员最大的帮助是什么？
我觉得AI对程序员最大的帮助是 “解放认知带宽，聚焦创造性工作”。
程序员日常工作中，大部分时间都耗在重复劳动上：查 API 文档、写代码、编测试用例、排查简单语法错误。AI 能把这些 “体力活” 全盘接管 。更重要的是，AI 还能充当 “即时知识库”，遇到不熟悉的技术栈（比如突然要写 Python 数据分析脚本），不用花几小时啃教程，直接让 AI 生成带注释的示例代码，还能随时追问 “为什么用 Pandas 而不用 NumPy”，边用边学。
这种帮助本质上是把程序员从 “代码工人” 拉回 “问题解决者” 的核心角色，有更多精力思考 “如何让系统更稳定”“如何优化用户体验” 这类真正创造价值的问题。
Q：它有没有让你产生焦虑或危机感？
有过，且分两个阶段。初期是 “技能被替代” 的焦虑：看到 AI 能快速生成复杂代码，甚至比程序员写得更规范，担心自己会贬值。现在更焦虑的是自己能否快速掌握更多的AI思维能力，而不是纠结于 “代码写得比 AI 好”，为此我还自创了些和AI相关的思维模型，准备放在“一一思维”视频号里。
Q：你现在最常用的 AI 工具或工作流是什么？
形成了 “三工具协同” 的工作流，覆盖从需求到部署的全流程：
第一步用 New Bing 做需求拆解，把产品经理模糊的需求（比如 “优化登录流程，提升转化率”）转化为清晰的技术指标（“支持短信验证码 + 人脸识别双登录”“登录响应时间≤300ms”），还能同步输出竞品技术方案的调研摘要；
第二步用 Cursor做开发：Cursor 负责整体代码框架搭建和语法纠错，直接让 Cursor 生成适配示例；
第三步用 Claude Opus 4 做方案校验和优化：把写好的代码和架构图丢给它，让其排查性能隐患（比如 “这里用 Redis 缓存会不会有数据一致性问题”），并生成部署建议（比如 “K8s 集群的资源配置参数”）。这套工作流让单人开发效率提升了 50%，且代码上线后的 Bug 率下降了 35%。
Q：你认为未来架构师和 AI 的关系会变成怎样？
共生关系，AI 接管 “执行”，架构师聚焦 “决策”。
具体会呈现三个特点：
其一，AI 成为 “架构初稿生成器”：架构师不用再手绘基础架构图、写重复的组件说明，只需输入业务目标（比如 “金融级支付系统，日交易量 1 亿笔”），AI 就能快速输出 3-5 套候选方案，包括技术选型、部署架构、容灾策略等；
其二，架构师升级为 “方案校准者与语义管理者”：AI 能生成方案但缺乏 “业务语境判断力”，比如不懂 “零售行业的促销高峰期流量特征”，这就需要架构师基于行业经验筛选最优解，并用精准指令让 AI 调整方案；
其三，架构师还要做 “AI 协同设计者”：未来复杂系统可能由多个 AI 智能体协同维护（比如需求分析 Agent、性能监控 Agent、安全审计 Agent），架构师的核心工作是设计智能体的协作规则、定义数据流转标准，确保 AI 集群服务于整体业务战略。简单说，架构师从 “画蓝图的人” 变成了 “定义蓝图标准、校准方向的人”。
Q：你希望 AI 替你解决的“最后一个痛点”是什么？
“跨系统架构一致性的动态校验与自愈”。现在做大型分布式系统维护时，最头疼的是 “局部改动引发全局连锁问题”：比如为优化某个微服务的性能调整了缓存策略，却没想到影响了上下游 3 个系统的数据一致性，排查问题需要协调多个团队，耗时数天甚至一周。
现有 AI 能排查单点问题，但缺乏对 “全链路架构关系” 的实时感知和预判。希望未来的 AI 能深度融合企业的架构知识库和实时运行数据，做到自愈方案。如果能解决这个痛点，架构维护就能从 “被动救火” 变成 “主动防御”。
某外卖平台架构师 无毁的湖光
Q：第一次让你感到“AI 真的厉害”的时刻是什么时候？
AI真厉害的时候是: 让他帮我写一段演示pipeline节点装配模式代码的时候，他给我直接用 Java写了一段，还能产出动画渲染出节点运行情况。我就感觉非常地神奇。
Q：它具体改变了你哪项工作或习惯？
代码后续我就不写了，直接交给AI写🐶
Q：你第一次用 AI 工具写代码是什么体验？
第一次用AI工具写代码是让他实现一小段函数，写得不错。
Q：你觉得 AI 对程序员最大的帮助是什么？
对程序员的帮助是大幅度增加了效率，相当于一个放大器，如果你的效率本来是1，那么现在就成了10。缩短了干成事情的时间，但并没有增强程序员本身的能力，如果程序员能力上限是10，AI也无法帮你突破。
Q：它有没有让你产生焦虑或危机感？
焦虑和危机感肯定是有的，写代码肯定不需要程序员了。程序员以后不写程序了，不过troubleshooting领域这种需要思考的地方AI还是比较难代替的。
Q：你现在最常用的 AI 工具或工作流是什么？
最常用的就是Gemini。
Q：你认为未来架构师和 AI 的关系会变成怎样？
架构师和AI的关系变为架构师勾画蓝图，AI来实现。
Q：你希望 AI 替你解决的“最后一个痛点”是什么？
AI对于复杂问题的输入有限，往往只是放大了自己内心的偏见。我希望AI能够作为我的一个有效的助手补充我们的思维缺陷或者能力短板,而不只是一个效率放大器。
华住集团架构师 胡毓舟
Q：第一次让你感到“AI 真的厉害”的时刻是什么时候？
感受AI真的厉害是有一次遇到一个需求，需要做算法相关的，大概情况就是把一些单据做拆分然后合并，合并后不能超过最大量多少，让合并后的总量结果尽可能少。
这个是一个类似背包算法的需求，我对算法本身没有太深入的投入，但是这个需求又很急。我网上搜索了一番以后没有很快地学会这个算法。琢磨了一下找了AI工具，很快给了我对应的结果。
然后我输入给他对应的一些字段结构，让他给我生成了对应的代码，很快这个需求就搞定了，这个时间还是在2023年，当时就觉得AI这个工具潜力很大，可以提升很多工作效率。
Q：它具体改变了你哪项工作或习惯？
工作上的最大改变从原来有问题去找搜索引擎和去找技术群然后自己钻研变成了有问题会先问AI，然后自己去验证结果。做需求开发的时候也更多地是把碎片化的内容整理输入给AI，让AI整理并输出结果。用AI去拆解需求，去做技术文档，然后自己着眼到更高维度的流程结构和整体的价值以及合理性上面去思考这样对不对。
低价值的重复体力劳动工作交给AI，自己去做更关注价值的事情。
Q：你第一次用 AI 工具写代码是什么体验？
体验主要是代码风格很烂，没有自己写得优雅，以及有些地方并不符合公司规约。
Q：你觉得 AI 对程序员最大的帮助是什么？
帮助主要是让知识库更丰富，让开发者视角提升，广度扩展，不再着眼于问题细节，细节问题交给AI处理，开发者统筹全局，提升很多效率。
以及AI能给开发者做很多检查，避免一些容易忽略的问题。
Q：它有没有让你产生焦虑或危机感？
机会和危机并存，有危机肯定有基于，如何抓住机会转型才是重中之重，唯一不变的就是变化。
Q：你现在最常用的 AI 工具或工作流是什么？
常用chatgpt和通义灵码、腾讯元宝。
Q：你认为未来架构师和 AI 的关系会变成怎样？
AI更多作为工具，架构师更多作为统筹者去统筹项目。
Q：你希望 AI 替你解决的“最后一个痛点”是什么？
希望AI解决痛点是在一个会话中，我不断地输入内容，AI回答的内容希望更加准确而不是会丢失记忆，后面又反复去纠正已经纠正过的问题。
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