最近一个 Golang 新项目让我重新认识了 AI 编程：顶流大模型加各种 harness，仍会写出看起来漂亮、跑起来似乎也没问题、但可读性和可维护性不尽如人意的代码。带 AI 就像带一个刚毕业的博士生——它懂得多，却不知道什么最适合你的产品、环境、业务和那座“屎山”。上岗必须备齐指导手册、设计与代码规范、架构原则、编码规范、验收清单，一个都不能少。

老程序员真正的护城河，不是会几道 LeetCode、背几个算法，而是胸中的丘壑、心中的准则、脑子里的体系，以及知道自己几斤几两的清醒。

Vibe Coding 可以把编码速度拉满，但开发者不能把判断力也交出去。真正值得练的能力，是从逐行写代码升级为制定规则、绘制蓝图、技术把关和产品监控。

Martin Fowler 的《Harness engineering for coding agent users》提醒我们，想让 coding agent 少添乱、多干活，光靠更大的模型还不够，还要把模型外面的规则、工具、反馈和验证系统搭起来。AI 工程化正在从 prompt 技巧，走向 harness engineering。

Scrum 诞生于 1995 年，那时候写代码还得一行一行敲。三十年后的今天，AI 能在几分钟内生成一个完整的功能模块。当开发速度被 AI 拉到十倍甚至百倍，那些两周一个 Sprint、每天站会 15 分钟的仪式感，还有多少是必要的？

当机器能参与编写、理解甚至设计代码时，软件工程的核心从 "把需求写成代码" 转向 "能力编排与治理" ；Prompt 成为新接口，设计能力比语法能力更稀缺。

写给机械本科跨考计算机研究生的你——关于定方向、打基础、赶潮流的一些掏心窝的话，特别聊聊机器人和游戏开发这两个方向