在软件行业深耕约15年，经验曾是我决策的核心依据。然而，近期的团队复盘揭示了一个反直觉现象：许多传统意义上的“坏主意”在实际执行中表现优异。这一发现迫使我重新审视那些赖以生存的直觉，并记录下几项起初被视为禁忌、实则效果显著的工程实践。
取消人工代码审查
传统开发流程中，代码审查（Code Review）是防止漏洞和知识孤岛的关键环节，未经审查合并代码通常仅见于紧急状况。一个月前，为解决PR积压导致的瓶颈，团队尝试了一项激进变革：彻底移除人工交叉审查。
新流程由负责工单的工程师与Claude协作生成代码并发起PR，随后由该工程师自行审查Claude的输出。若持续集成（CI）通过且Greptile自动审查无误，工程师即可直接合并。这一做法不仅消除了等待队友切换上下文的耗时，更因负责人对业务语境的理解远超旁观者，提升了审查的有效性。Claude与Greptile在处理细碎bug和不一致性上表现优异，而架构级缺陷在此阶段本就罕见。尽管直觉警告“缺乏监督”，但实际运行一个月以来，效果显著。
拆分为独立工作流
历史上，我强烈反对将团队拆分为独立工作流，担心由此产生的知识孤岛会削弱团队凝聚力并增加单点故障风险。但在近期人员休假且多条并行工作流存在的背景下，我们尝试了每人负责一条工作流的模式。
结果显示，知识孤岛的风险并未如预期般显现。得益于AI助手，理解同事工作的成本大幅降低。只需向Claude询问项目进展与逻辑，几分钟内即可掌握介入所需信息，无需漫长的入职培训或代码阅读。上下文切换的成本从“具体代码实现”上移至“问题本身”，只要对目标和解决方案有概念性理解，即可快速提供支持。虽然长期影响尚待观察，但这种高效协作模式已颠覆了我过去对团队结构的认知。
摒弃过深的垂直专精
过去，我推崇“T型人才”模型，建议在通用基础之上深耕某一技术领域。然而，当AI能瞬间检索框架源码并解答细节时，特定技术的深厚专有价值骤减。如今，判断力比知识储备更为关键。
我建议工程师转而建立极其坚实的工程基础，专注于架构设计、抽象层构建及领域建模。识别系统脆弱点、定义核心概念等高层能力，成为优秀工程师的新核心竞争力。同时，技术精湛仅是入门门槛，工程师需拓展产品设计、用户沟通及业务理解能力。纯粹的技术执行者重要性正在下降，具备产品思维的工程人才将成为主流。
其他被重新评估的工程准则
随着AI改变执行成本，更多传统信条受到挑战：
- 从头重写：若重写周期从数年缩短至数周，旧系统变动带来的风险将大幅降低。
- 自建而非购买：当构建完全定制化工具仅需极短时间时，自建的性价比可能超越购买SaaS服务。
- 多版本构建：并行开发多个版本并进行A/B测试，比在设计文档中争论更高效，能加速交付并提升质量。
- 引入陌生技术栈：AI降低了学习新语言的门槛，使得根据特定需求（如驱动程序兼容性）选择最佳工具成为可能，而非受限于团队现有技能树。
直觉的失效与适应
上述变化的共同逻辑在于：AI极大地降低了执行成本，而基于高成本时代建立的直觉未能及时更新。我的直觉在过去15年中因成本稳定而准确，如今却频繁给出错误指引。
面对这一变革，我正在调整决策模式：当直觉否定某个想法时，追问其背后的成本假设是否依然成立。未来，优秀的领导者不再是经验最丰富的人，而是那些能迅速放下旧有经验、通过实验验证新假设并快速适应的人。在这个巨变时代，适应与学习的速度远比存量知识重要。