软件研发未来一定会走向一个黑盒验收时代。 过去每一个功能、每一个 PR，都需要人来 Review 和验证。但随着生产端的速度越来越快，验收逐渐跟不上生产，这个时候，人就会成为最大的瓶颈。 所以 AI 必须参与到代码审查和功能验收里，甚至还要进一步完成自部署、自监控。 这件事情实施难度很高吗？其实并没有。 只要把过去每个工种积累下来的经验和技能蒸馏给 AI，让 AI 把它们转化成有效的 Workflow、Skills 和 Scheduled Task，基本上整条链路都可以逐渐走通。 举个例子，线上监控大盘的搭建，过去一直是人在做。但仔细拆开来看，大盘本质上就是对日志、指标等数据格式化之后，通过接口查询，再进行图形化表达。 而 AI 在写 SQL、理解数据结构、生成查询逻辑这些事情上，本身就非常擅长。 我们团队的实践，就是把搭建监控大盘所需要的基础能力全部让 AI 学明白，然后让它围绕机器、业务、数据库、中间件，建立全面的总视图、分视图、Top 榜视图和各种监控视图。 这些事情 AI 做得特别好。 真正麻烦的是前面的链路打通。这里面涉及大量权限问题、接口问题、调试问题、数据问题等等。 但这些工作大多是一次性的。 一旦把能力建设好，后面就可以在各种场景里持续复用。 一个月搞通一个角色的大部分工作，三五个月下来，整条研发工作链路都会变得无比通畅。 到那个时候，AI 的工作会越来越少需要人直接干预。人的职责也会随之发生变化，从亲自参与每一个研发流程，逐渐转向建设这些自动化流程，维护这些 Workflow、Skills 和基础设施。 研发团队真正重要的能力，就是持续把人的经验变成 AI 可以稳定执行的系统能力。