我自己编写程序的过程就是一部被动学习"软件工程"的血泪史。
我至少经历了如下阶段。
把AI当做了超级智能
过于信任AI，根本不看代码，导致前端页面做得看上去还行，实际结构混乱，到处是矛盾、冗余代码，性能差、bug横行，徒有其表无法稳定运行。
我记得刚开始我做的前端设计，甚至没有在页面上划分section，随便一动页面元素就开始布朗运动。更不用说组件这种东西，我以为一个button无非就是点击还是不点击，哪知道还有什么状态管理、数据路由、逻辑抽象。
在一次未先Git就进行重构导致整个页面崩坏的事故之后，我只是觉得没有尽可能结构化描述清楚需求，导致AI执行困难。于是我重新梳理了PRD，试图让AI一次性理解我的意图。结果一开始很好，我用了两天就实现了之前1周的开发效果，但很快这种治标不治本的方式就走到了尽头，代码重新走向了混乱，表象就是增删功能的时候AI开始晕头转向，效率越来越差。
我必须停下来看看发生了什么问题。
指导AI首先自己要know how
在这两次失败之后，我终于开始重视编码规则，我在YouTube和B站上找了几个视频开始学习如何编写全局规则和项目规则来约束AI的行为。但由于缺乏编程知识，我只是学到了皮毛：大概知道了要给前后端指定技术选型，比如nextjs还是nodejs；知道了要让AI遵循选择丰富的开源资源、控制性能、标准注释、规范代码风格。然后还不知深浅地规定了死了文件结构和架构原则——因为AI告诉我这就是最佳实践。
在这个过程中，我实际不知道nextjs的特点是什么、MVC架构并不适合所有项目、每个编程语言都有自己的代码风格···我更不知道的是，当时（2025年05月）AI编程工具的规则设置还只是徒有其表，memory、上下文机制、MCP工具还极其不完善，智能路由、任务编排等能力几乎为零，所以最终结果肯定也好不了。
但这一次相比于第二次，我已经有了长足的进步：我知道一个项目必须在约束下进行、vibe coding必须要与幻觉共处。这个过程中我也体验了很多工具，比如lovable、bolt、youware等等，他们表面的精美已经迷惑不到我，我深知做一个完整的项目远不止一次性出一个漂亮的UI这么简单。
给自己建立知识图谱
而后的一个月，我没有编程。我阅读了一些书籍，关于平面设计、用户体验要素、从0到1构建产品和商业、计算机网络等等，我还读了一些名人轶事，比如张小龙做微信的历程。
在这个过程中，我对于自己眼前这台电脑有了更解构化的认识：它是如何通过路由器连接到公网、公网之间如何进行寻址和信息交换、高级语言如何变成机器语言被执行、终端工具和可视化的客户端的联系、浏览器和搜索引擎的关系、本地软件和服务器软件的区别，乃至于为什么微软/Google/AWS为何都不约而同走上了云的道路，这些我从没注意到的问题都有了答案。
更重要的是，在这个过程中我终于对“架构”有了一些体会：原来做B端产品的时候，大概会区分一下功能层、数据层、策略层要实现的内容，但不会想：我希望用户在这个模块/这个页面要看到哪些信息、完成哪一组操作，完成之后达到什么效果；哪几个button的样式、交互逻辑、数据服务是一致的，应该做抽象而不是定制；哪几个功能可以拆开，这样维护起来更便利···实践+阅读，自然而然，我体会到了什么叫做面向对象编程，体会到了抽象和泛化。
还有一些其他收获，关于产品设计理念。我读了张小龙的故事，重新看了他塑造微信的资料，我深刻地体会到了“极简”的理念：围绕用户体验，对用户需求抽象再抽象。做产品不是追逐风口，也不用怕同质化的竞争，唯一重要的事情就是，你如何理解和实现用户需求。基于对即时通讯和社交网络的理解，张小龙可以一连串推出附近的人、漂流瓶、摇一摇、朋友圈等功能，他不会惧怕别人抄他的功能设计，因为理念才是核心。
这些知识给我了很多安全感，我知道自己不会再陷入与AI的纠缠，我知道我具备了驾驭AI的能力。
重新出发
完成知识图谱的建设之后，我重新回到了项目上。我要重新梳理重新出发：
重新制定全局和项目的编程控制规则，选用核心MCP工具，同时在编程的过程中主动调用规则压缩上下文、更新memory、启动标准化流程；
从用户的角度重新做信息架构和功能设计，抓紧时间跑通流程实现MVP。