AI时代的代码架构：如何设计让AI更好编程的系统

前言

在探索Claude Code辅助编程的过程中，我逐渐意识到一个核心问题：传统的软件架构设计思想，可能并不适合AI时代。

传统工程学追求代码复用、模块化、可维护性——这些当然重要。但在AI能够快速生成大量代码的今天，我认为代码本身变得cheap了，真正昂贵的是AI的注意力。

基于这个核心洞察，我设计了一套专门为AI编程优化的架构方案。本文将详细阐述这个架构的思想、设计原则和最佳实践。

核心洞察：代码是Cheap的

传统时代的成本结构

在传统软件开发中：

• 编写代码：昂贵（需要资深工程师、耗时）
• 复制代码：廉价（Ctrl+C/Ctrl+V）
• 维护代码：昂贵（理解成本、耦合风险）

所以传统工程学强调：

• ✅ DRY原则（Don't Repeat Yourself）
• ✅ 代码复用
• ✅ 统一抽象
• ✅ 提前设计（过度设计）

AI时代的成本结构

在AI辅助编程中：

• 代码是cheap的：AI生成代码极快（几秒钟生成几百行）
• module随时可以替换：没搞好就再做一个，代价很低
• 完全不需要提前过度设计：让实际需求驱动架构演化
• AI的上下文窗口：昂贵（有限的注意力）
• AI理解复杂系统：困难（容易遗漏细节）

新的成本函数：

总成本 = AI生成代码的时间（低）
       + 人类review的时间（中）
       + AI修改迭代的时间（高）
       + 系统复杂度导致的AI错误率（极高）

结论：在AI时代，应该牺牲代码复用来换取AI注意力的聚焦。

深入理解：为什么要牺牲代码复用？

让我用具体例子说明这个观点。

传统方式：追求代码复用

场景：统一错误处理

// include/common/error.h
typedef struct {
    int code;
    char message[256];
    void* context;      // 通用的上下文
    int context_size;
} Error;

void error_handle(Error* err);  // 超级通用的错误处理

// 所有module都用这个Error
void network_send(Network* self, const char* data) {
    if (send_failed) {
        Error err = {
            .code = ERR_NETWORK,
            .context = self->internal_state,
            .context_size = sizeof(self->internal_state)
        };
        error_handle(&err);  // 复用通用处理
    }
}

传统优势：

• ✅ 只写一次错误处理逻辑
• ✅ 统一的错误格式
• ✅ 易于维护

传统成本：

• 需要设计"万能"的Error结构
• 需要考虑所有使用场景
• 人类工程师能理解这个复杂抽象

AI时代的问题

让AI写network_send时：

AI的思维过程：
1. 需要处理错误
2. 用Error结构
3. Error有哪些字段？code、message、context、context_size...
4. context是什么类型？void*？
5. 需要设置context_size吗？多大？
6. 有初始化函数吗？
7. 错误码是多少？
8. 要检查NULL吗？
...（AI注意力被分散到10个细节上）

AI实际生成（很可能出错）：

void network_send(Network* self, const char* data) {
    if (send_failed) {
        Error err;  // ❌ 忘记初始化
        err.code = 1000;
        strcpy(err.message, "send failed");  // ❌ 忘记检查长度
        // ❌ 忘记设置context
        error_handle(&err);  // ❌ 可能段错误
    }
}

问题：AI注意力被分散到Error结构的细节上，核心逻辑反而出错。

AI方式：牺牲代码复用

// 不设计通用的Error结构

// src/network/impl.c
void network_send(Network* self, const char* data) {
    if (send_failed) {
        // 简单直接，网络模块自己的错误处理
        fprintf(stderr, "[network] send failed: %s\n", strerror(errno));
        if (self->error_callback) {
            self->error_callback("send failed");
        }
    }
}

// src/storage/impl.c
void storage_write(Storage* self, const char* data) {
    if (write_failed) {
        // 存储模块自己的错误处理（完全不同）
        fprintf(stderr, "[storage] write failed: %s\n", strerror(errno));
        if (self->retry_count < 3) {
            self->retry_count++;
            storage_write(self, data);  // 自己的重试逻辑
        }
    }
}

AI生成这个：

AI的思维过程：
1. 需要处理错误
2. fprintf打印
3. 调用回调（如果有）
4. 完成

AI只需要关注3个细节，专注度高！

成本对比

传统方式（追求复用）：

设计通用Error：4小时
AI出错率：30%
人类review：每个module 30分钟
修复时间：20分钟 × 3轮 = 60分钟

10个module总成本：4 + 15 = 19小时

AI方式（牺牲复用）：

设计通用Error：0小时
AI出错率：5%
人类review：每个module 5分钟
修复时间：5分钟 × 1轮 = 5分钟

10个module总成本：0 + 1.6 = 1.6小时

代码重复：每个module都写fprintf（但没关系！）

节省时间：17小时！

"牺牲代码复用"的真正含义

不是：

• ❌ 随意复制粘贴
• ❌ 不做任何抽象
• ❌ 写烂代码

而是：

• ✅ 用代码重复换取逻辑简单
• ✅ 用更多代码行换取AI理解成本低
• ✅ 用手工维护换取AI出错率低

类比

这就像：

传统时代（手工制作家具）：

• 用精密的模具（通用抽象）
• 一次设计，批量生产
• 成本：设计贵，生产便宜

AI时代（3D打印）：

• 不需要精密模具
• 每个产品单独打印
• 成本：设计便宜，生产也便宜
• 宁愿多打印几次，也不设计复杂模具

架构设计：依赖倒置 + 零循环依赖

设计目标

1. 零循环依赖：AI不需要理解复杂的依赖关系
2. 清晰的边界：每个模块的职责单一明确
3. 可组合性：像搭积木一样组装复杂系统
4. 可测试性：每个模块可以独立测试

目录结构设计

project/
├── include/              # 公共接口层（零依赖区）
│   ├── common_types.h   # POD数据结构
│   ├── logger.h         # 抽象接口
│   ├── network.h
│   ├── storage.h
│   └── ...
├── src/                 # 实现层
│   ├── logger/          # 实现logger.h
│   │   ├── impl.c
│   │   └── internal.h
│   ├── network/
│   └── storage/
└── api.h                # 唯一对外头文件

依赖关系图

         ┌─────────────────┐
         │     api.h       │  ← 最底层（对外窗口）
         │   (组合接口)     │
         └────────┬─────────┘
                  ↑ 依赖
         ┌────────┴─────────┐
         │    include/      │  ← 第二层（抽象接口层）
         │  - POD数据结构    │
         │  - 抽象接口定义   │
         └────────┬─────────┘
                  ↑ 依赖
         ┌────────┴─────────┐
         │   src/module*/   │  ← 第三层（实现层）
         └──────────────────┘

关键约束：

• ✅ include/*.h 绝对禁止互相包含
• ✅ src/module*/ 只依赖include/，不能依赖其他module
• ✅ api.h 组合需要的接口对外暴露

三个关键设计问题

问题1：Module间如何通信？

传统困惑：既然module不能互相依赖，那怎么协作？

答案：所有通信接口也在include/里定义为抽象。

// include/event_bus.h
typedef struct EventBus EventBus;
void event_bus_publish(EventBus*, const char* topic, void* data);
void event_bus_subscribe(EventBus*, const char* topic,
                         void (*callback)(void*));

// src/logger/impl.c
#include "event_bus.h"
#include "logger.h"

void logger_init(Logger* self, EventBus* bus) {
    event_bus_subscribe(bus, "message.received", log_callback);
}

// src/network/impl.c
#include "event_bus.h"
#include "network.h"

void network_on_message(Network* self, const char* msg) {
    event_bus_publish(self->event_bus, "message.received", (void*)msg);
}

依赖倒置原则：

• 高层模块和低层模块都依赖抽象（include/）
• 抽象不依赖具体实现
• 实现依赖抽象

问题2：数据结构放在哪里？

困惑：如果需要传递复杂结构，放哪里会打破零依赖原则？

答案：纯POD（Plain Old Data）结构可以放include/，甚至放api.h。

// include/common_types.h
typedef struct {
    const char* method;
    const char* url;
    const char* body;
} HttpRequest;

typedef struct {
    int code;
    const char* message;
} HttpResponse;

为什么不会循环依赖？

• POD结构只包含基本类型、指针、数组
• 不include其他头文件
• 即使多个接口include它，也是树状依赖，不会循环

注意：带函数指针的结构也算"数据结构"，可以放include/。

// include/observer.h
typedef struct {
    void (*on_message)(const char* msg);
    void (*on_error)(int error_code);
} ObserverCallbacks;

问题3：何时拆分Module？

困惑：拆分的粒度如何掌握？多少代码算太复杂？

答案：没有固定行数标准，看AI出错率。

判断指标：

1. 编译错误率

   AI第一次生成 → 编译通过
   如果通过率 < 70%，说明太复杂了

2. 修改轮次

   AI生成 → 人类review → 指出问题 → AI修改 → 又发现问题...
   如果平均 > 2轮，说明超出了AI注意力范围

3. 常见错误信号

   • ❌ 忘记NULL检查
   • ❌ 忘记释放内存
   • ❌ 边界条件遗漏
   • ❌ 错误处理不完整

本质原因：AI的注意力被核心逻辑占用，细节顾不上。

实验数据（假设）：

结论：当AI出错率上升时，继续拆分，或者提取成独立子项目。

与微服务架构的深度对比

相似性（理念层面）

本质区别（实现层面）

1. 隔离边界

微服务：进程级隔离

服务A                服务B
[进程1] ──网络──→ [进程2]
  ↓                    ↓
独立内存空间        独立内存空间

• ✅ 故障隔离：服务B崩溃不影响服务A
• ✅ 语言自由：A用Go，B用Python
• ❌ 性能开销：序列化、网络延迟（1-10ms）

AI-Native架构：编译期隔离

┌───────────────────进程───────────────────┐
│                                           │
│  moduleA  ──函数调用──→  moduleB         │
│    ↓                      ↓               │
│  共享地址空间        共享地址空间        │
│                                           │
└───────────────────────────────────────────┘

• ✅ 性能：零拷贝、直接调用（1-10ns）
• ✅ 调试：统一的内存空间、gdb一步跟踪
• ❌ 故障传播：moduleB段错误 → 整个进程挂掉

性能差异：100万倍！

2. 部署复杂度

微服务需要：

• 容器编排（Kubernetes）
• 服务发现
• 负载均衡
• 配置管理
• 链路追踪
• 100+个基础设施组件

AI-Native架构需要：

• 编译器
• 链接器
• 就这！

3. 扩展性

微服务：水平扩展（用户激增 → 加机器）

AI-Native架构：垂直扩展（加CPU/内存）或提取热点module为独立进程

架构定位

这个架构本质是："单体应用 + 微服务理念"

• 结构上：单体应用（一个进程）
• 设计上：微服务思想（边界清晰、接口驱动）

适用场景：

✅ 嵌入式系统（资源受限）
✅ 系统编程（操作系统、数据库）
✅ 高性能场景（网络延迟不能接受）
✅ AI辅助开发（核心诉求）
✅ 小团队（运维能力有限）

❌ 超大规模（需要水平扩展）
❌ 多语言团队
❌ 需要强故障隔离（金融、核电站）

微服务架构的未来演进

我预测：随着AI的智能变得越来越廉价，一部分微服务架构可能会向AI-Native架构演进。

演进的动力

传统微服务的成本：

• 运维100+个基础设施组件（K8s、服务发现、链路追踪...）
• 网络延迟：每次调用1-10ms
• 序列化/反序列化开销
• 分布式系统的复杂度（CAP理论、最终一致性...）

AI时代的变化：

• 代码是cheap的：重构一个service的成本极低
• module随时可以替换：单体内部也可以模块化
• AI能处理复杂依赖：只要边界清晰，AI能管理单体内部的模块关系

演进的路径

阶段1：纯微服务（现在）
[服务A] ──网络──→ [服务B] ──网络──→ [服务C]
  进程1               进程2                进程3

优点：故障隔离、水平扩展
缺点：运维复杂、网络开销

阶段2：混合架构（过渡期）
┌────────────────进程1────────────────┐
│  moduleA ──函数调用──→ moduleB      │
│    ↓                         ↓       │
│  [隔离边界]              [隔离边界]   │
└─────────────────────────────────────┘
         │                      │
         └──────网络──────→ 进程2 (服务C)

优点：核心性能敏感部分用module
      需要独立扩展的部分用服务
缺点：架构复杂度增加

阶段3：AI-Native单体（未来趋势）
┌───────────────────────────────────────────┐
│  moduleA → moduleB → moduleC → moduleD   │
│    (编译期隔离，边界清晰)                  │
└───────────────────────────────────────────┘

优点：
- 性能最优（函数调用）
- 运维最简（一个进程）
- AI友好（清晰的模块边界）
- module可以随时替换重构

缺点：
- 需要垂直扩展（加CPU/内存）
- 但CPU/内存越来越便宜了！

哪些场景会先演进？

优先演进到AI-Native的场景：

1. AI辅助开发的团队：已经在用AI写代码，自然选择AI友好的架构
2. 性能敏感的系统：高频交易、游戏引擎、实时数据处理
3. 小团队项目：没有专门的运维团队，不想维护K8s
4. 快速迭代的初创公司：需要频繁重构，代码复用不是瓶颈

继续使用微服务的场景：

1. 超大规模系统：Facebook、Instagram级别（需要水平扩展）
2. 多语言团队：不同服务用不同语言（Go、Python、Java）
3. 需要强隔离：金融、核电站、医疗（故障隔离是硬需求）
4. 遗留系统：已经在微服务上运行，迁移成本太高

本质转变

传统思维：
"代码是昂贵的，所以需要复用"
→ 设计通用服务（UserService、OrderService...）
→ 通过网络调用复用

AI时代思维：
"代码是cheap的，AI注意力是昂贵的"
→ 设计清晰的模块边界
→ 编译期隔离，函数调用
→ module随时可以替换重构

这是技术范式的转移：从"追求运行时的复用"转向"追求AI开发的效率"。

1. 引入依赖注入（DI）容器

问题：手工组装module依赖容易出错。

// main.c - 手工组装（容易遗漏）
Logger* logger = logger_create();
Storage* storage = storage_create();
Network* net = network_create();
network_set_observer(net, logger);
storage_set_observer(storage, logger);
// ...几十个组装代码

改进：

// include/di.h
typedef struct DIContainer DIContainer;
void di_register(DIContainer*, const char* name, void* instance);
void* di_resolve(DIContainer*, const char* name);

// main.c
DIContainer* di = di_create();
di_register(di, "logger", logger_create());
di_register(di, "storage", storage_create());

Network* net = network_create(di);  // 自动注入依赖

好处：

• 自动管理依赖关系
• 测试时注入Mock对象
• AI不需要记住组装顺序

2. 接口版本管理

问题：接口变更导致旧代码编译失败。

// v1
void logger_log(Logger*, const char* msg);

// v2（破坏性变更）
void logger_log(Logger*, const char* msg, int level);

改进：

include/
├── logger/
│   ├── v1.h  # 老接口
│   └── v2.h  # 新接口
└── logger.h  # 默认指向v2

好处：多版本共存、渐进式迁移

3. 生命周期管理

问题：AI生成的代码可能忘记初始化或释放资源。

改进：

// include/lifecycle.h
typedef enum {
    LIFECYCLE_INIT,
    LIFECYCLE_START,
    LIFECYCLE_STOP,
    LIFECYCLE_DESTROY
} LifecycleState;

typedef struct {
    void (*on_init)(void);
    void (*on_start)(void);
    void (*on_stop)(void);
    void (*on_destroy)(void);
} LifecycleHooks;

void lifecycle_register(const char* module_name, LifecycleHooks* hooks);
void lifecycle_init_all(void);  // 按依赖顺序初始化
void lifecycle_destroy_all(void);

4. 可观测性内置

统一监控接口：

// include/observability.h
void obs_log(const char* module, const char* level, const char* msg);
void obs_metric(const char* module, const char* name, double value);
void obs_trace(const char* module, const char* func);

// AI生成的代码自带可观测性
void network_send(Network* self, const char* data) {
    obs_trace("network", "send");
    // ...
    obs_metric("network", "bytes_sent", strlen(data));
}

5. 插件化架构（可选）

对于频繁变动的module，做成动态插件：

project/
├── include/
│   └── plugin.h
├── plugins/
│   ├── logger_plugin.so
│   └── network_plugin.so

// include/plugin.h
typedef struct Plugin {
    const char* name;
    void* (*init)(void);
    void (*destroy)(void*);
} Plugin;

void plugin_load(const char* path);
void* plugin_get(const char* name);

如何保证AI遵循规则？

方案A：编译期检查

# 扫描include/目录，检测违规依赖
make check-dependencies

方案B：AI Prompt工程

给AI的系统提示词：

你在一个严格约束的项目中工作：
1. include/里的头文件不能include其他include/的头文件
2. src/里的代码只能include其对应的include/里的头文件
3. 违反这些规则会导致编译失败

方案C：自动化测试

CI/CD中加入依赖检查：

#!/bin/bash
# 检测循环依赖
python scripts/check_circular_deps.py include/

完整架构示例

project/
├── include/
│   ├── di.h              # 依赖注入
│   ├── lifecycle.h       # 生命周期
│   ├── observability.h   # 可观测性
│   ├── common_types.h    # POD数据结构
│   ├── logger/
│   │   └── v1.h
│   ├── network/
│   │   └── v1.h
│   └── storage/
│       └── v1.h
├── src/
│   ├── core/             # 核心框架（DI、生命周期）
│   ├── logger/           # 实现logger/v1.h
│   ├── network/
│   └── storage/
├── plugins/              # 可选：动态加载模块
├── tests/
│   └── unit/             # 每个module独立测试
├── scripts/
│   └── check_deps.py     # 依赖检查工具
└── api.h                 # 唯一对外接口

核心原则总结

1. ✅ 代码是cheap的，AI注意力是昂贵的

   • 不惜增加代码量来降低每个模块的复杂度

2. ✅ 零循环依赖

   • include/绝对禁止互相包含
   • src/只依赖include/

3. ✅ 依赖倒置

   • 所有接口定义在include/
   • 实现在src/

4. ✅ 动态拆分

   • 没有固定的行数标准
   • 看AI出错率调整边界

5. ✅ 基础设施内置

   • DI容器、生命周期、可观测性
   • 让AI专注于业务逻辑

实践效果预测

AI编码质量提升

开发效率提升

传统方式：
AI生成 → 编译错误 → 修复 → 发现新错误 → 再修复 → ... (5轮)
耗时：2小时

AI-Native方式：
AI生成 → 小调整 → 通过 (1轮)
耗时：20分钟

后续思考

1. 工具支持

能否开发一个IDE插件，自动检测依赖违规？

• 实时扫描include/目录
• 高亮显示违规依赖
• 自动生成依赖图

2. AI模型优化

能否针对这种架构训练专门的模型？

• 理解零依赖约束
• 自动生成符合规则的代码
• 更高的首次编译通过率

3. 度量标准

如何量化"AI注意力成本"？

• Token消耗（上下文长度）
• 修改轮数
• 人类review时间

参考资源

• 依赖倒置原则（DIP）：Robert C. Martin的Clean Architecture
• 微服务架构：Martin Fowler的Microservices文章
• AI辅助编程：GitHub Copilot、Claude Code实践

作者：twg2020
发布时间：2026-02-15
技术栈：软件架构、AI辅助编程、C/C++、系统设计
标签：#AI编程 #软件架构 #ClaudeCode #依赖倒置 #微服务

这是我在探索AI辅助编程过程中的架构思考。核心观点是：代码本身不再是瓶颈，AI的注意力才是。 架构设计应该服务于AI的认知特点，而不是传统的工程美学。如果你也在做类似的探索，欢迎交流讨论！