没有 AI 之前，锻炼提升架构能力需要看懂代码，然后自己写个 demo 并跑通，这样慢慢的长期积累，最终形成一些软件架构的 直觉。
现在越来越多的代码由 AI 生成之后，如何提升架构能力？
• 请不要在回答技术问题时复制粘贴 AI 生成的内容
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superdavidchuang 12h 4m ago  1
做项目，参加开源代码项目，看书，多和老司机交流
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thevita 10h 19m ago 1
多写多吃屎
你只有踩过坑，被折磨过你才能真正知道某个“架构”/“设计模式”/“范式”/“思想”，真正想解决的是什么问题，你才能有底气进行裁剪，而不是变成一堆 boilerplate ，然后一个月后吐槽“xx 范式”就是过度设计 -- 当然，这是过去的做法，多多交流 AI native 的设计实践 |
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aslehx 10h 15m ago
架构交给智力最高的模型，fable/astra ，不同模型交叉审核架构方案，应该提升架构能力的是模型而不是人，人只负责看一下最终方案，看不懂的直接追问
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ericguo 2h 54m ago
架构能力无法提升，只能对齐，现在就老老实实对齐 AI 的架构吧。
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aslehx 2h 27m ago
@Lemon2ee “看一下”没有表述清楚，我想表达的是人不必专门以“提升架构能力”为前置任务，可以围绕真实决策按需学习，同时要求 agent 主动揭示决策点并提供验证依据。系统学习仍然可以是个人选择，但不该被默认设成 agent 工作流的入场券。
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zhangli2946 1h 37m ago 2
当代的主要架构问题是，变大了怎么办 eg:
1. 可用性(性能) : 服务容量提升有关的技术 ---- 识别当前架构的堵点，结合技术结合应用场景，调节实现方式 2. 可靠性(正确) : 故障转移降级有关的技术 ---- 识别当前架构的弱点，....... 3. 可修改(维护) : 体系结构维护有关的技术 ---- 识别维护架构的难点，....... 有 AI 之后: See what it can help. See what it can change. |
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jenhe 1h 27m ago
现阶段，哪些项目值得或者说适合用高级的架构？
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iorilu 1h 26m ago
以前不好说
现在很简单 你找一个你有兴趣得大型项目 和 ai 一起干呗 随便啥项目, 微信都行, 只要你想搞, ai 肯定能帮你搭起来, 不说多强, 肯定能跑起来 |
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laminux29 1h 25m ago
提升架构能力需要看懂代码
================= 没那么简单，你看看计算机科学专业或软件工程专业的培养路线。没经历过科班系统性的训练，很多代码你是不可能看懂的。 |
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charsunny 1h 21m ago
我自己的体会是，架构这块现在更多花在定边界上。共享内核里不许出现任何一个诗人的名字，还写了个检查守着；哪些能复用、哪些必须各自注入，这类规矩得人先拍板。AI 在规矩里面写得挺快，但规矩本身它不管，你不定好它就会到处渗。
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aladdinding 49 mins ago
架构取舍因素比较多，成本，人员配置都需要考虑进去
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zsyevan 41 mins ago 1
发现问题，定义问题，解决问题。
软件架构先从可观测性入手。可观测性又分为：软件运行时可观测性，开发可观测性，用户可观测性。 软件运行时可观测性目前业界主流就是 OpenTelemetry 那一套，再补充程序崩溃上报。 开发可观测性考虑的是协作流程，以及问题/feature 闭环，以前主要是瀑布流、TDD 等来解决，现在 人类和 AI 协作上还没有很好的可观测方案。 用户可观测性就是用户分析那一套， 开源项目有 umami ，postHug ，免费资源 google analaysis 。 定义问题：大部分程序性的问题，在 AI 的加持下，都不是问题，剩下的非程序性问题， 就要思考维度介入，这个千人千面。 解决问题和定义问题一样，程序性问题没门槛，非程序性问题，例如：程序到底多快才可以，要承载多少用户才可以，动画流畅性到底多少 fps 才达标...，这些 ai 只能告诉你业界的最佳实践是什么，但如何取舍还是靠自己。没有营养的说法是：将手头上的资本资源、人力资源、已积累资源做个整合，解决主要矛盾，减少对次要矛盾关注。 如何提升，虽然不想，但还是忍不住将其归结为“天赋”。 |
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kerwin1874 38 mins ago
充钱用更好的模型
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