架构师必备:要懂点信息架构

看信息架构还是很多年前的事情了,大概是在 2010 年吧,有一本叫《Web 信息架构》的书,当时还在一线,想去做一个架构师,看到架构两个字就冲动买了下来。

有道是「买书一时爽,读书火葬场」

当然,这本书后面还是看完了,和想象中的不一样,但是也提升了自己某些方面的认知,现在回想起来还是有一些作用的,至少知道了一些信息架构的基本逻辑,在 battle 的时候也有一些逻辑来讲了。

最近回顾架构师必备的一些知识点,回想起来,也是必备点之一,于是温故一下。

为什么架构师要懂信息架构

大多数技术架构师在设计系统时,90% 以上的精力放在了技术实现上,却忽略了最终用户如何使用这个系统。

以下这样的场景我们应该都见过:

  • 功能强大的 ERP 系统,员工需要培训一个月才能熟练使用
  • 配置灵活的中台管理系统,业务人员宁愿用 Excel 也不愿意打开
  • 技术先进的数据平台,分析师找个报表要点击七八次

这些系统在技术层面可能已经不错了,但在信息组织和呈现上却是不尽人意。

作为架构师,我们不仅要考虑系统怎么实现,还要考虑信息怎么组织、怎么流转、怎么被用户理解和使用。这就是信息架构要解决的问题。

信息架构到底是什么

提到信息架构,很多技术同学的第一反应是:”这不是产品经理或 UX/UI 设计师的事吗?”

有些偏了。用一个简单的类比来解释一下:

如果把系统比作一座大楼,技术架构就像是大楼的钢筋混凝土结构,决定了楼能建多高、承重多少。而信息架构则像是大楼的空间布局和导视系统,决定了人们在楼里能不能找到想去的地方。

更准确地说,信息架构 = 信息 + 架构。

这里的「信息」是指用户需要理解和使用的所有内容:

  • 功能:系统能做什么(订单管理、库存查询、报表统计)
  • 内容:系统展示什么(商品信息、客户资料、交易记录)
  • 概念:系统如何定义事物(什么是”订单”、”客户”、”库存”)
  • 流程:任务如何完成(下单流程、退货流程、审批流程)

同时也包括用户在 Web 上可以看到的文本、图片、影音等元素。

而”架构”则是如何组织这些信息:

  • 分类:按什么逻辑分组(按部门?按流程?按对象?)
  • 层级:分几层,每层放什么
  • 关联:不同信息之间如何连接
  • 路径:用户如何找到需要的信息,如导航,搜索

根据维基百科的定义:信息架构(英语:Information Architecture,缩写IA)是在信息环境中,影响系统组织、导览、及分类标签的组合结构。它是也基于信息架构方法论,并运用内容管理技术来管理和组织信息的一个专门学科。

理查德·索·乌尔曼(Richard Saul Wurman)在 1976 年创造了”信息架构”这个术语。他当时面对的问题,在今天看来更加严峻——信息爆炸。

人类认知的局限与信息架构的价值

人类感官系统每秒可以接收 高达 10 亿比特的信息(如视网膜、听觉系统等能高速采集大量感官数据),但我们大脑用于行为和认知的信息处理速度却极为有限。

根据 2025 年 4 月发表于《Neuron》期刊的综述文章《The unbearable slowness of being: Why do we live at 10 bits/s?》,美国加州理工学院的研究团队通过实验和信息论分析发现:

人类大脑在执行诸如打字、说话、阅读、听力理解等任务时,信息处理速度平均只有约 10 比特/秒

量化理解大概是这样:

  • 英语听力理解:约 13 比特/秒
  • 打字行为:约 10 比特/秒(100词/分钟 ≈ 10 bits/s)
  • 语言表达、复杂任务处理:也普遍维持在 10 bits/s 左右

这就像:

“感官系统是一个每秒吸入瀑布的超级吸尘器,而大脑处理系统是只能一滴一滴滴水的慢筛子。”

刻意注意一下,你会发现你每天会见到很多的人和事,实际能在你脑海里面留下印象的寥寥无几。

我们大脑处理信息的速度这么慢,其实就像你用一个老旧手机加载高清视频,根本带不动。这时候,最重要的不是往里塞更多内容,而是怎么把内容排好、简化、分清主次。这就是信息架构的价值:它就像一个聪明的「内容管家」,帮你把复杂的信息分门别类、有序呈现,让大脑不至于崩溃。不是你记不住,而是信息没被安排好。

我们刷网页、看报告、看PPT,很多时候不是内容不好,而是太乱,不知道看哪里,不知道重点在哪。大脑每秒只能处理 10 比特的信息,就像一个只能看一小角的手电筒,所以信息架构的作用就是:把重要的东西放在光照能到的地方,其他的先收起来,或者慢慢来。这种结构化的呈现,既是对读者的呵护,也是对注意力的尊重。

无论我们是在做一份 PPT 汇报、写一篇文章,还是在设计一个产品页面,真正的挑战不是“讲得多厉害”,而是让人听懂、记住,并且愿意继续往下看。这就要求我们站在对方的认知角度去思考,用结构帮他减少思考负担。换句话说:做内容不是堆信息,是搭桥——在信息和人之间,搭一座他们能走得过去的桥。

架构师会遇到的信息架构场景

架构师在实际工作中会遇到的信息架构场景:

  1. 系统功能菜单设计:虽然通常由产品负责,但架构师需要评估:功能模块如何分组?菜单层级是否合理?是否与底层服务划分一致?
  2. 业务概念统一:同一个业务实体在不同模块中的命名是否一致?比如”客户”在 CRM 中叫 Customer,在订单中叫 Buyer,在财务中叫”付款方”,这种不一致会从代码层面影响到用户理解。在实际工作过程中,微服务的拆分和设计,领域建模,数据加设计都需要基于业务概念统一来做。
  3. API 对外暴露的信息组织:对外 API 的资源如何分类和命名?开发者文档的组织结构?这直接影响外部开发者对系统的理解。
  4. 错误信息体系:用户能看到的错误提示如何分类?错误码如何设计才能让用户(包括运维人员)快速理解问题?再远一些会涉及监控系统和监控指标的设计。
  5. 多端信息一致性:Web、App、小程序等多端的功能和信息如何保持一致?哪些功能在哪些端出现?
  6. 系统集成时的信息映射:当多个系统集成时,如何统一不同系统中的概念和术语?如何设计统一的信息视图?

架构师的技术决策会直接影响用户(包括最终用户、运维人员、开发者)对系统的理解和使用

构建信息架构的核心系统

信息架构不是简单的分类和排序,一般包含四个核心系统:

1. 组织系统:如何分类信息

组织系统是信息架构的基础,它决定了我们用什么维度和逻辑来分类信息。就像图书馆需要决定是按主题、作者还是出版时间来排列书籍,系统设计时也需要选择合适的组织原则——是按业务流程、用户角色、数据对象,还是使用场景来组织功能和内容。这个选择没有绝对的对错,关键在于是否符合用户的心智模型和使用习惯。

常见的组织方式包括:按字母或时间的精确型组织(适合已知查找目标的场景)、按主题或任务的模糊型组织(适合探索式浏览的场景),以及混合型组织。比如电商系统,商品分类采用层级主题(服装>男装>衬衫),订单查询采用时间序列,用户中心采用任务分组(我的订单、我的收藏、账户设置)。每种组织方式服务于不同的用户需求和使用场景。到底按照什么维度进行单一归类还是进行矩阵归类,这就是我们的组织系统要解决的问题。

架构师在设计时最容易犯的错误是按技术实现来组织信息,而不是按用户理解来组织。比如把”用户注册”放在”用户服务”模块下,把”下单”放在”订单服务”模块下,看似合理,但用户可能期望在”开始购物”这个流程中完成所有操作。好的组织系统应该让用户感觉自然和直观,而不是需要理解你的技术架构才能找到想要的功能。

2. 标签系统:如何命名信息

标签系统定义了如何命名系统中的各个信息节点,包括功能名称、按钮文案、图标选择等所有用户可见的标识。它就像路标系统,决定了用户能否快速理解每个元素的含义和作用。一个好的标签应该既准确又易懂,既符合业务语言又贴近用户认知。比如,同样是查看历史数据的功能,叫”数据回溯”还是”历史记录”,给用户的感受完全不同。

标签设计的核心挑战在于平衡专业性和通俗性。企业内部可能习惯了专业术语,比如”SKU管理”、”履约中心”、”清结算”,但对于普通用户来说,”商品管理”、”订单处理”、”对账”可能更容易理解。图标的选择也是如此,一个购物车图标比一个抽象的立方体更能让人联想到”订单”。标签系统需要建立一套统一的命名规范和词汇表,确保同一概念在整个系统中保持一致,避免用户困惑。

架构师虽然不直接负责界面设计,但在定义服务、接口、数据模型时的命名选择,会深刻影响最终的标签系统。同样是”用户”这个概念,在不同模块里分别叫User、Account、Member、Customer,这种不一致性很容易延续到界面层,造成用户理解困难。

3. 导航系统:如何浏览信息

导航系统定义了用户在系统中移动的方式和路径,它不仅包括显式的菜单、面包屑、标签页,还包括隐式的链接、快捷操作、上下文跳转等。一个好的导航系统应该让用户始终知道三件事:我在哪里(当前位置)、我能去哪里(可达路径)、我怎么回去(返回机制)。就像商场的导购图,不仅要标明店铺位置,还要提供多条到达路径,以及紧急出口的位置。

导航设计需要考虑不同用户的使用模式:新手用户倾向于使用全局导航逐层探索,熟练用户更喜欢搜索和快捷入口,专家用户可能需要自定义常用功能。因此,一个完整的导航系统通常包含多个层次:全局导航提供整体框架、局部导航处理模块内跳转、关联导航连接相关内容、面包屑提供位置感和返回路径。比如在订单详情页,除了顶部菜单和面包屑,还应该有”查看客户信息”、”相关订单”、”物流追踪”等关联导航。

架构师在设计系统时,需要预见导航的技术实现需求。单页应用(SPA)还是多页应用(MPA)?URL 路由如何设计才能支持深度链接和分享?页面状态如何保存以支持后退操作?权限控制如何影响导航的显示?这些技术决策都会影响导航系统的用户体验。更重要的是,导航路径往往反映了业务流程,一个清晰的导航系统背后,必然是清晰的业务逻辑和合理的功能划分。

4. 搜索系统:如何检索信息

搜索系统让用户能够直接定位到需要的信息,而不必通过层层导航来寻找。它包括搜索入口的位置、搜索范围的定义、搜索结果的组织和筛选机制等。一个优秀的搜索系统不仅要能精确匹配用户输入,还要能理解用户意图——当用户搜索”退货”时,系统应该同时返回退货政策、退货申请入口、历史退货记录等相关结果。搜索的核心价值在于缩短用户到达目标的路径,特别是当信息量庞大或用户明确知道要找什么时。

搜索系统的设计需要解决几个关键问题:搜索什么(全文搜索还是特定字段)、如何搜索(精确匹配还是模糊匹配)、结果如何排序(相关性、时间、热度)、如何优化(搜索建议、历史记录、热门搜索)。比如在 B 端系统中,订单搜索可能需要支持订单号精确查询、客户名称模糊查询、时间范围筛选、状态过滤等多种方式。搜索结果的呈现也很重要——是简单列表还是分类聚合?是否需要高亮关键词?是否提供”没找到想要的结果”时的引导?

搜索系统和导航系统是互补而非互斥的关系。导航系统适合探索式浏览,帮助用户了解系统全貌和信息关系;搜索系统适合目标明确的查找,让用户快速直达目标。实际使用中,用户常常在两者间切换:先通过搜索快速定位到大概区域,再通过导航浏览相关内容;或者通过导航了解系统结构后,使用搜索来快速访问常用功能。架构师需要确保两个系统使用一致的信息组织逻辑和命名体系,让用户无论通过哪种方式都能找到相同的内容。

不是所有系统都需要搜索功能,但当信息量达到一定规模时,搜索就变得必不可少。

决定是否需要搜索功能,可以考虑三个因素:

  • 内容丰富度:信息量是否足够大
  • 内容性质:是否需要精确查找
  • 使用场景:用户是否有明确的查找目标

比如配置中心,当配置项超过几百个时,分类浏览就不够用了,搜索功能变得必需。

常见的信息架构类型

1. 层级结构(树状结构)

这是最常见的信息架构类型。就像公司的组织架构图,从一个根节点开始,逐层向下展开,每个节点下面有多个子节点。最典型的例子就是 Windows 的文件夹系统,或者企业官网的菜单结构。

当信息之间有明确的从属关系,需要从大类到小类逐步细化时,层级架构能让用户通过逐步深入的方式找到目标。它解决的是”如何把大量信息有条理地组织起来”的问题。

企业官网、电商的商品分类、文档管理系统、组织机构管理等。比如京东的商品分类:家用电器 > 电视 > 液晶电视 > 65英寸。

其优点是结构清晰,容易理解;扩展方便,随时可以加新分类;适合信息量大但关系明确的场景;用户学习成本低。

缺点是层级太深用户会迷失(一般不超过3-4层);同一个信息可能属于多个分类,不知道放哪里;跨分类查找很困难;移动端展示受限,层级多了不好操作。

2. 矩阵结构

允许从多个维度访问同一信息,像 Excel 表格一样,用多个维度来组织信息,用户可以从不同角度切入找到同一个内容。比如招聘网站,你既可以按职位类型找,也可以按地区找,还可以按薪资范围找,最后都能找到同一个职位。

当同一个信息需要从多个角度访问时,矩阵架构避免了「这个东西到底该放在哪个分类下」的纠结。它解决的是「一个内容多种查找方式」的问题。

电商的筛选功能(品牌+价格+功能)、招聘网站、房产网站、多维度报表系统等。比如链家找房:可以按区域、价格、户型、面积等多个维度组合筛选。

其优点是灵活性高,满足不同用户的查找习惯;信息不用重复存储也能多处访问;特别适合需要多条件筛选的场景;能够展示信息的多个属性。

缺点是维度太多用户会选择困难;实现复杂,需要良好的标签和索引系统;可能产生大量无结果的组合;对信息的标准化要求高。

3. 线性型架构(流程结构)

信息按固定顺序排列,用户只能顺序浏览,像看书一样,从第一页翻到最后一页,用户按照预定的顺序一步步前进。最典型的就是安装向导、注册流程、购物结算流程,用户必须完成当前步骤才能进入下一步。

当任务有明确的先后顺序,需要引导用户一步步完成时,线性架构能确保用户不遗漏任何环节。它解决的是「如何引导用户完成复杂任务」的问题。

注册流程、下单流程、问卷调查、教程引导、多步骤表单等。比如 12306 买票:选择车次 → 选择座位 → 填写乘客 → 确认订单 → 支付。

其优点是用户不会迷路,始终知道在哪一步;适合新手,降低学习成本;确保必要信息都被收集;可以在每步做验证,减少错误。

缺点是不够灵活,用户不能跳过或改变顺序;如果流程太长用户容易放弃;返回修改很麻烦;不适合老用户,每次都要走完整流程。

4. 网状型架构(关系结构)

信息之间没有固定的层级关系,通过标签或关联连接。像维基百科或社交网络,信息之间通过各种关系相互连接,没有固定的层级或顺序。用户可以从任何一点开始,通过链接跳转到相关内容,形成自己的浏览路径。

当信息之间的关系复杂、非层级化,需要展示多对多关系时,网状架构能够灵活地表达这种复杂性。它解决的是”如何表达信息之间的复杂关联”的问题。

知识库系统、社交网络、推荐系统、相关内容展示等。比如知乎的问题页面,会显示相关问题、相似回答、用户的其他回答等多种关联。

其优点是最灵活,能表达复杂关系;鼓励探索,用户可能发现意外的有价值信息;没有死胡同,总有路径可走;适合内容关联性强的场景。

缺点是用户容易迷失方向,不知道自己在哪;没有明确的开始和结束;信息架构难以可视化和理解;搜索和导航设计要求高,否则用户找不到想要的内容。

实际工作中,我们很少只用一种架构类型,通常是混合使用。比如电商网站:商品分类用层级型、商品筛选用矩阵型、购买流程用线性型、商品推荐用网状型。关键是根据不同的信息类型和用户任务,选择最合适的架构方式。

小结一下

信息架构设计要求我们不仅要梳理清楚系统中有哪些信息、这些信息如何命名才能让用户理解,还要思考如何组织这些信息才符合用户的认知模式、如何设计导航和搜索才能让用户高效地找到目标。每一个节点的命名、每一条连线的关系、每一个层级的划分,都会直接影响后续的界面设计和用户体验。

信息架构是连接业务逻辑和用户界面的桥梁。向上,它需要准确理解和表达业务需求,确保所有功能和内容都有合适的位置;向下,它为界面设计提供清晰的框架,让设计师知道需要设计哪些页面、页面之间如何跳转、每个页面应该包含什么内容。一个清晰的信息架构图,能够让团队成员快速达成共识,减少后期因为结构调整带来的返工成本。

作为架构师,我们在设计系统时不能只关注技术实现,还要站在用户视角思考信息的组织方式。好的信息架构应该是”隐形”的——用户使用时感觉自然流畅,不需要思考就能找到想要的功能。这需要我们在前期投入足够的时间去理解用户需求、分析使用场景、设计合理的分类体系和命名规范。只有把信息架构的基础打好,后续的框架层和表现层设计才能水到渠成,最终构建出既强大又易用的系统。

作为 CTO,应该如何看待 AI 编程

前段时间和几个技术圈的朋友吃饭,聊到最近很火的 AI 编程工具(Cursor 估值近百亿),大家的深入程度都各不相同。有人已经把 Cursor 当成标配,离了它写代码都不太行;有人还在观望,觉得这玩意儿不太靠谱;有人在团队内小范围试点,看一看;有人怕有风险,不敢在团队内推广(不仅仅是安全风险,还有组织内部的一些问题)。

作为技术负责人,面对 AI 编程这个话题,确实挺纠结的。一方面,这东西确实能提效(但不能只盯着提效这个逻辑),另一方面,各种担心也不是空穴来风。今天想聊聊,站在 CTO 的角度,到底该怎么看待和处理这个事。

先说说目前我观察到的几种典型态度。

四种常见的应对策略

第一种是ALL IN 派。这一派通常有几个特征:要么是连续创业者出身,习惯了快速试错;要么是 AI 的忠实信徒。在性格上,他们会偏向冒险一些,相信「天下武功唯快不破」。

从公司规模来看,这种策略多见于 50-200 人的成长期公司。为什么?因为这个阶段的公司正处在生死时速,既有一定的资源去尝试新东西,又还没有大公司那么多条条框框。CTO 往往直接向 CEO 汇报,有较大的决策权。他们的逻辑很简单:如果 AI 真能让研发效率翻倍,那就是弯道超车的机会。

但这种激进往往源于一种可能被时代抛弃的焦虑。刚经历过移动互联网时代的洗礼,深知错过风口的代价。所以看到 AI 编程工具,第一反应就是不能再错过了。

第二种是坚决抵制派。这一派往往技术功底深厚,可能是从程序员一路做上来的。他们可能写过操作系统,造过各种轮子,对代码有种近乎偏执的掌控欲。在他们眼里,让 AI 写代码就像让机器人替你谈恋爱,总觉得少了点什么,没有灵魂。

并且这种策略常见于两类公司:一是金融、医疗等强监管行业的大公司,动辄上千人的技术团队,任何技术决策都如履薄冰;二是某些技术驱动的独角兽,公司文化中有很强的工程师自豪感,「我们的代码都是艺术品」。

换个角度看,这种抵制其实是一种保护。保护什么?保护既得利益,保护现有体系,更重要的是保护自己的价值认同。当你花了二十年时间成为编程高手,突然有人告诉你 AI 十秒钟就能写出差不多的代码,这种冲击是巨大的。抵制,某种程度上是在对抗这种价值崩塌。

第三种是建立预期后科学推广。这一派通常是职业经理人出身,可能有 MBA 背景,擅长做 PPT 和汇报。他们的特点是理性、谨慎、程序正义。什么事都要有方法论,有流程,有数据支撑。

这种策略在 500-2000 人规模的成熟公司可能会比较常见。为什么?

因为船大难掉头。这个体量的公司,往往已经有了完整的研发流程、质量体系、安全规范。任何新工具的引入都需要考虑对现有体系的影响。CTO 的 KPI 里,「稳定」的权重往往大于「创新」。

但问题在于,「科学」有时候会变成「科学主义」。制定了详尽的试点方案,设计了完美的评估指标,组织了多轮评审会议,最后发现三个月过去了,还在讨论试点范围。等到真正推广的时候,市场上已经有更新的工具了。这种「理性」背后,其实是一种精致的不作为。

第四种是躬身入局派。这一派有个特点:有比较强的好奇心。他们是一些爱折腾的技术。看到新工具,第一反应不是评估风险或收益,而是「让我试试看」。

这种人通常出现在两种场景:一是 20-50 人的初创公司,CTO 还在一线写代码,甚至就是技术合伙人;二是某些特别重视技术文化的中型公司(200-500人),虽然 CTO 不用写生产代码了,但还保持着 hands-on 的习惯。

其实,这一派的逻辑很朴素:没有调查就没有发言权。与其听别人说,不如自己试。这种实用主义的背后,往往是对技术的真正热爱和对未知的好奇。他们不会被各种宏大叙事忽悠,也不会因为恐惧而止步不前。

无论采取哪种策略,团队里总有人在用 AI 写代码。就像当年公司禁用 QQ,大家就用网页版;禁用网页版,就用手机。技术的渗透往往是自下而上的,任何自上而下的管控都可能流于形式。

需要考虑的核心问题

站在 CTO 的位置,引入 AI 编程工具不是简单的技术选型,而是一个系统性决策。至少要考虑这几个维度:

成本问题。表面上看,AI 工具能提高编码效率,降低人力成本。但别忘了,工具本身也要钱。Cursor 企业版每人每月 40 美元,且高级模型大概率是不够用的,全公司算下来也是笔不小的开支。更重要的是隐性成本:代码质量下降带来的维护成本、安全漏洞带来的修复成本、团队能力退化带来的长期成本。

安全问题。这可能是大家说得最多的问题。你的代码会不会被上传到 AI 服务商的服务器?会不会被用来训练模型?竞争对手会不会通过某种方式获取你的核心算法?这些都不是杞人忧天。特别是对于金融、医疗等敏感行业,数据安全是红线,碰不得。虽然类似于 Cursor 有隐私模式,但这个隐私模式真的隐私吗?或者说这里定义的隐私的边界是什么?

稳定性问题。AI 生成的代码看起来能跑,但真的稳定吗?边界条件考虑了吗?异常处理完善吗?性能优化了吗?很多时候,AI 给出的是「能用」的代码,而不是「好用」的代码。如果团队过度依赖 AI,很可能会埋下大量隐患。

技术债务问题。这是个更深层的问题。当团队习惯了「不求甚解」的开发模式,技术债务会像滚雪球一样越滚越大。代码结构混乱、命名不规范、重复代码满天飞,到最后谁都不敢动,只能推倒重来。

Jim Collins 在《从优秀到卓越》中有句话说得特别好:「轻率地依赖技术是一种债务,而不是资产。」只有当技术服务于清晰的概念和目标时,才能成为推动力。否则,就是加速灭亡的工具。

我的实际使用体验

说实话,这一年多我自己也在大量使用各种 AI 编程工具。从 Cursor 到 Trae(因为 Cursor 不让我用高级模型了),从 ChatGPT 到 Claude,基本上市面上的工具都试了个遍。体验下来,确实有种「Vibe Coding」的感觉——写代码变快了,做项目没那么费劲了。

但慢下来思考,内心其实有点恐慌。

为什么恐慌?不是工具不好,而是我发现自己在变懒。遇到问题,第一反应不再是分析问题、设计方案,而是想着「怎么让 AI 帮我写出来」。这种思维模式的改变,其实挺可怕的。

以前写一个 API,我会仔细考虑接口设计、参数校验、异常处理、性能优化。现在呢?一句 prompt,AI 啪一下就给你生成了。代码能跑,功能也对,但总觉得哪里不对劲。等你想改的时候才发现,你压根不知道它为什么这么设计,改一个地方,可能会影响十个地方。

还有更可怕的,随着时间的流逝,这种依赖会形成惯性。你用得越多,越像在维护一份「外包」代码。只不过这个外包商是 AI,而你成了那个下需求的产品经理。

表面上看,你在主导 AI。实际上呢?你越来越依赖它,它也越来越多地接手决策。到最后你会发现,代码是它写的,架构是它设计的,你只是个「prompt 工程师」。

这让我想起一个段子:以前是「CV工程师」(复制粘贴),现在升级成「AI工程师」(AI写我调)。看似进步了,其实本质没变,都是不求甚解。

作为 CTO 的思考框架

那么,作为技术负责人,到底该怎么看待和使用 AI 编程工具?我觉得需要建立一个清晰的思考框架。

第一,明确 AI 的定位。AI 编程工具是助手,不是替代品。它应该帮助程序员更高效地实现想法,而不是替程序员思考。这个定位必须在团队内部达成共识,否则很容易走偏。

第二,建立使用边界。什么代码可以用 AI 写,什么不可以?我的建议是:

  • 样板代码、测试用例、文档注释——可以大胆用
  • 业务逻辑、核心算法、安全相关——谨慎用或不用
  • 学习新技术、快速原型——可以用,但要理解原理

第三,强调代码审查。AI 生成的代码必须经过严格的 Code Review。不仅要审查功能正确性,更要审查代码质量、设计合理性、安全隐患等。千万不能因为是 AI 写的就放松标准。

第四,投资团队成长。这点特别重要。AI 工具的普及,对程序员的要求不是降低了,而是提高了。以前你只需要会写代码,现在你需要会判断代码好坏、会设计系统架构、会解决复杂问题。这些能力不是 AI 能替代的,反而因为 AI 的存在变得更加稀缺和重要。

具体的实施建议

如果你决定在团队中引入 AI 编程工具,这里有一些具体的建议:

1. 先试点,后推广

不要一上来就全员推广。选择一两个小团队或项目先行试点,收集使用数据和反馈。试点期至少 3-6 个月,要关注这些指标:

  • 编码效率是否真的提升了?
  • 代码质量有没有下降?
  • 团队成员的接受度如何?
  • 有没有安全或合规问题?

2. 制定明确的使用规范

规范不需要太复杂,但一定要明确。比如:

  • 哪些代码库可以使用 AI 工具
  • 敏感代码和数据的处理原则
  • AI 生成代码的标记和审查流程
  • 工具选型和采购流程

3. 加强技术培训

不是培训怎么用 AI 工具,而是培训如何在 AI 时代保持竞争力。包括:

  • 系统设计能力
  • 代码审查能力
  • 问题分析和解决能力
  • 对 AI 生成代码的判断能力

4. 建立反馈机制

定期收集团队使用 AI 工具的反馈,及时发现和解决问题。可以通过:

  • 月度问卷调查
  • 定期的分享会
  • 1 对 1 沟通
  • 代码质量数据分析

5. 保持技术敏感度

AI 技术发展很快,作为 CTO 要保持对新技术的敏感度。但也不要被各种营销话术忽悠,要基于实际效果做决策。

更深层的思考

站在更高的角度看,AI 编程工具的出现,其实是在重新定义程序员这个职业。

以前,程序员的核心技能是「把想法转化为代码」。现在,这个转化过程很大程度上可以由 AI 完成。那程序员的价值在哪里?

我觉得在于三个方面:

第一,定义正确的问题。爱因斯坦说过,提出问题比解决问题更重要。在 AI 时代,知道要解决什么问题、如何定义问题,变得更加关键。

第二,设计优雅的方案。AI 可以写代码,但很难设计出优雅、可扩展、高性能的系统架构。这需要经验、品味和全局思维。

第三,处理复杂的情况。现实世界的问题往往不是非黑即白的。如何在各种约束条件下找到最优解,如何处理各种边界情况和异常,这些都需要人的判断。

从这个角度看,AI 编程工具不是程序员的终结者,而是一次职业升级的机会。那些只会写代码的程序员可能会被淘汰,但那些会思考、会设计、会解决复杂问题的程序员,会变得更有价值。

对团队文化的影响

引入 AI 编程工具,不仅仅是技术决策,也会深刻影响团队文化。

学习文化的改变。以前遇到不会的,查文档、看源码、问同事。现在呢?直接问 AI。这种便利性是好事,但也可能导致浅尝辄止,不求甚解。作为 CTO,要引导团队保持深度学习的习惯。

协作模式的改变。当每个人都有 AI 助手时,pair programming 还有必要吗?code review 的重点是什么?这些都需要重新思考和定义。

价值认同的改变。什么样的程序员是优秀的?是 prompt 写得好的,还是系统设计得好的?团队的价值导向必须明确,否则容易迷失方向。

风险管理

作为 CTO,风险管理始终是重要职责。在 AI 编程工具的使用上,需要特别关注这些风险:

知识产权风险。AI 生成的代码可能包含其他项目的代码片段,存在版权风险。团队需要有意识地审查和规避。

依赖风险。如果团队过度依赖某个 AI 工具,一旦工具不可用或政策变化,可能会严重影响开发进度。

能力退化风险这是最隐蔽也最危险的。当团队习惯了 AI 代劳,自主解决问题的能力可能会逐渐退化。等到真正需要的时候,才发现已经力不从心。

安全合规风险。特别是在金融、医疗、政府等行业,数据安全和合规要求很高。使用 AI 工具可能会触碰红线,需要特别谨慎。

一些实用的建议

最后,给正在纠结是否引入 AI 编程工具的 CTO 们一些实用建议:

1. 自己先用起来。不要只看网上别人的视频或他人分享的文章,自己深度使用至少一个月,持续的跟进更新,形成自己的判断和手感。

2. 小步快跑。不要想着一步到位,先从风险较小的场景开始,比如单元测试、文档生成等。

3. 数据说话。建立量化指标,用数据来评估效果,而不是凭感觉。

4. 保持开放。技术在快速发展,保持学习和调整的心态。今天的最佳实践,可能明天就过时了。

5. 关注人。技术只是工具,人才是核心。如何让团队在 AI 时代保持成长和价值,这是最重要的课题。

写在最后

作为 CTO,我们已经站在技术变革的前沿。AI 编程工具的出现,既是机遇,也是挑战。

机遇在于,它确实能提升效率,降低门槛,让我们能够更快地实现想法。挑战在于,如何在使用工具的同时,不失去核心竞争力,不积累技术债务,不触碰安全红线。

这需要智慧,需要平衡,更需要不断的思考和调整。

如果你已经在使用 AI 编程工具,不妨问问自己和团队:

  • 我们是在利用 AI,还是在依赖 AI?
  • 团队的核心能力是在增强,还是在弱化?
  • 面对没有 AI 的场景,我们还能高效工作吗?

如果你还在观望,也不妨思考:

  • 竞争对手都在用 AI 提效,我们不用会不会落后?
  • 如何在保证安全的前提下,适度引入 AI 工具?
  • 团队对 AI 工具的态度如何,有没有抵触或过度期待?

无论如何,保持清醒的头脑,做出适合自己团队的选择。

以 Jim Collins 在《从优秀到卓越》中话结尾:

轻率地依赖技术是一种债务,而不是资产。是的,只有合理地使用技术,让这种技术服务于一个简单、清晰、连贯并且已经被深刻理解的概念时,技术才会成为加速发展的根本推动力。相反,当技术没有被合理使用,只是被当作一个简单的解决办法,也没有被深刻地认识到它是如何与一个清晰连贯的概念联系在一起的时候,技术就是加速你灭亡的工具。

架构师必备:解决技术问题当从第一性原理开始

前两天系统陆续告警,海外服务器访问图片 CDN 经常会出现异常,连接慢,超时,或者下载到一半了失败,错误日志如下:

> Connection broken: IncompleteRead(49292 bytes read, 2611057 more expected)', 
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当看到这些,第一个反应就是加重试和延长超时时间,有一些缓解,但是还是会出错。

当某天下午又有问题出现后,忽然想起,重试和延长超时时间并不是解决本质的问题,只是缓解了问题。

从第一性原理,尝试脱离业务查找图片 CDN 无法访问的问题,尝试发现直接访问存储的外网地址是正常的,但是通过 CDN 会有问题,ping cdn 的域名,延时还能接受。现在看只能是回源的问题,于是找云服务商来定位日志,最终的原因是回源没有带源站地址,导致海外访问受限(为什么,这点云没有做详细解释,模模糊糊说是跨境的问题,因为在国内,之前的配置是没有问题的)。

什么是第一性原理?

这个词听起来很高大上,其实道理很简单。

想象你是个外星人,刚刚来到地球,看到人类在用轮子运输货物。你不会想”轮子就应该是圆的”,而是会问”为什么需要运输?””什么形状最省力?”通过基础的物理定律,你会发现圆形确实是最优解。

这就是第一性原理的精髓——抛开所有的经验、惯例和「理所当然」,回到最基础的事实和逻辑,重新推导解决方案。

在技术领域,我们太容易被各种「最佳实践」、「业界标准」、「大厂方案」所影响。遇到问题,第一反应往往是去搜索现成的解决方案,或者套用以前的经验。这本身没错,但当这些方法都不管用时,就需要回到问题的本质了。

为什么我们需要第一性原理?

做技术久了,你会发现一个有趣的现象:很多所谓的「技术难题」,其实根本不是技术问题。

比如,系统性能差,大家就想着优化代码、加缓存、扩容。但如果从第一性原理出发,先问问「用户真正的需求是什么?」,可能会发现某些功能根本没人用,直接下线就解决了性能问题。(有些问题不用解决,解决问题本身就行)

再比如,团队总是出线上故障,常规思路是加强测试、完善监控、制定流程。但深入分析会发现,80%的故障都源于某个老旧模块,与其不断打补丁,不如花时间重构它。

技术圈有个词叫「过度工程」,说的就是用复杂的方案解决简单的问题。为什么会这样?因为我们太习惯于在既有框架内思考,忘记了问题的本质可能很简单。

技术思维的三个陷阱

在日常工作中,有三种思维陷阱特别容易让我们偏离问题的本质:

1. 经验主义陷阱

“上次遇到类似问题就是这么解决的。”

经验是财富,但也可能是枷锁。技术在变,业务在变,用户在变,昨天的解决方案未必适合今天的问题。

曾经见过一个案例,某电商网站的订单系统经常超时。后台小哥凭经验判断是数据库性能问题,花了大量时间优化 SQL、加索引、分库分表。结果呢?问题有所减轻,但是还是会出现。

后来从头分析才发现,真正的瓶颈是订单生成时要调用外部服务做各种校验和预处理,其中一个服务响应特别慢。如果一开始就从基础事实出发——「订单生成需要多长时间?时间都花在哪里?」——问题早就解决了。

2. 权威崇拜陷阱

「Google是这么做的,肯定没错。」

大厂的方案确实值得学习,但照搬往往水土不服。Google 的解决方案是基于它的业务规模、技术栈、团队能力设计的,这些前提条件你都具备吗?

记得有个创业公司,看到大厂都在搞微服务,也把自己不到 10 人的团队、日活 1 万左右的产品拆成了十几个服务。结果呢?运维成本暴增,开发效率直线下降,最后不得不重新合并服务。

3. 工具依赖陷阱

「用了最新的框架,一定能解决问题。」

技术圈总是充满各种新工具、新框架、新概念。但工具只是工具,关键是要解决什么问题。

曾经见一个项目,前端框架从 jQuery 升级到 Angular,又换成 React。每次重构都说是为了「提升开发效率」和「改善用户体验」。可实际上,用户的核心诉求——”页面加载太慢”——从来没有被真正解决过。

如果从第一性原理思考:用户要的是什么?快速加载。为什么慢?图片太大、请求太多。怎么解决?压缩图片、合并请求。这跟用什么框架其实关系不大。

当然,框架升级并不是一个一定不对的事情,技术的升级也是有必要的,但是需要看其本质是想改变什么

第一性原理的实战应用

说了这么多理论,来看看在实际技术问题中如何应用第一性原理。

案例一:神秘的数据库连接池爆满

有个项目突然开始频繁报数据库连接池满的错误。常规思路是什么?加大连接池、优化慢查询、增加数据库实例。

但我们决定从基础事实开始:

第一步:确认基础事实

  • 连接池大小:100
  • 平均活跃连接数:20-30
  • 报错时连接数:100
  • 每个请求的数据库操作:2-3次

第二步:分解问题

既然平时只用20-30个连接,为什么会突然用满100个?

通过监控发现,每天下午3点左右连接数会激增。这个时间点有什么特殊的?

第三步:追踪本质

深入代码发现,有个定时任务在下午3点执行,它会并发处理大量数据。关键是,这个任务的事务没有正确关闭,导致连接无法释放。

第四步:简单解决

修复事务管理的bug,问题彻底解决。连接池大小维持在50就足够了。

如果一开始就盲目扩大连接池,不仅掩盖了真正的问题,还会增加数据库的负担。

案例二:永远优化不完的首页

另一个经典案例是首页性能优化。产品经理总是抱怨首页加载慢,技术团队已经做了各种优化:

  • 静态资源上CDN ✓
  • 图片懒加载 ✓
  • 接口合并 ✓
  • 服务端缓存 ✓
  • 数据库索引优化 ✓

但用户还是觉得慢。怎么办?

回到基础问题:用户说的「慢」到底是什么?

通过用户访谈发现,他们说的「慢」不是首页加载慢,而是「找到想要的商品慢」。原来首页堆积了太多内容,用户需要不断滚动、寻找,体验自然不好。

真正的解决方案:

  • 简化首页内容
  • 改进搜索和分类
  • 个性化推荐

技术优化做到极致,不如产品设计的一个小改进。这就是第一性原理的力量——让你跳出技术视角,看到问题的全貌。

案例三:微服务还是单体?

这可能是近几年最容易引发争论的架构问题。很多团队一上来就要搞微服务,理由通常是:

  • 大家都在用微服务
  • 微服务更先进
  • 方便团队协作和扩展
  • 容易扩展

但如果用第一性原理思考:

基础问题是什么?

我们要构建一个满足业务需求的系统。

核心约束是什么?

  • 团队规模:5 个人还是 50 个人?
  • 业务复杂度:简单 CRUD 还是复杂业务逻辑?
  • 性能要求:日活千万还是几万或几千?
  • 开发效率:快速迭代还是稳定运行?

从零思考架构:

如果你的团队只有 5 个人,业务逻辑也不复杂,那么单体应用可能是最优选择:

  • 部署简单
  • 调试方便
  • 没有网络开销
  • 事务处理简单

随着业务增长,当单体应用真的成为瓶颈时,再考虑拆分也不迟。这时你会更清楚哪些模块需要独立,哪些可以保持在一起。

记住,微服务不是目标,解决业务问题才是。

如何培养第一性原理思维?

知道第一性原理重要是一回事,真正在工作中应用又是另一回事。这里分享一些我的实践经验:

1. 养成追问「为什么」的习惯

遇到问题不要急着动手,先问几个为什么:

  • 为什么会出现这个问题?
  • 为什么以前没有这个问题?
  • 为什么是现在出现?
  • 为什么影响的是这些用户?

每个「为什么」都可能让你更接近问题的本质。

2. 区分表象和原因

医生看病会区分症状和病因,技术问题也一样。

用户说「系统很卡」是症状,真正的原因可能是:

  • 网络延迟高
  • 服务器 CPU 占用率高
  • 数据库死锁
  • 前端渲染性能差
  • 甚至可能是用户电脑太老… (之前工业互联网创业时就遇到过这种情况)

不要被症状迷惑,要找到真正的病因。

3. 建立度量和验证机制

第一性原理强调基于事实,而不是猜测。所以要学会度量和验证:

  • 性能问题:先测量,找到瓶颈在哪
  • 稳定性问题:收集数据,分析故障模式
  • 用户体验问题:做用户调研,理解真实需求

数据会告诉你真相,而不是你的直觉。

4. 练习「从零开始」思考

定期做这样的思维练习:

「如果让我从零开始设计这个系统/解决这个问题,我会怎么做?」

这能帮你跳出现有框架的限制,找到更优解。

5. 保持谦逊和好奇

技术发展太快,昨天的真理可能今天就过时了。保持开放的心态,随时准备推翻自己的认知。

同时,不要羞于承认「我不知道」。正是这种诚实,才能让你回到基础事实,而不是基于错误的假设做决策。

什么时候用第一性原理?

需要说明的是,不是所有问题都需要用第一性原理。如果每个问题都从零开始思考,效率会非常低。

适合使用第一性原理的场景:

  1. 常规方法失效时:试过各种方案都不管用,说明可能方向就错了
  2. 面对全新问题时:没有先例可循,必须从基础原理推导
  3. 需要创新突破时:想要 10 倍改进而不是 10% 优化
  4. 资源极度受限时:必须找到最本质、最经济的解决方案
  5. 存在重大分歧时:团队争论不休,需要回到基础事实达成共识

不适合的场景:

  1. 有成熟解决方案的常规问题:比如做个登录功能,不需要重新发明轮子
  2. 时间紧急的情况:先用已知方案解决燃眉之急,后续再优化
  3. 成本敏感的场景:从零开始的成本可能远高于使用现成方案

第一性原理与工程实践

有人可能会问:强调第一性原理,是不是意味着否定所有的最佳实践和设计模式?

并不是。

第一性原理是一种思维方式,不是要你抛弃所有经验。正确的做法是:

  1. 理解原理:知道最佳实践背后的原理是什么
  2. 判断适用性:这个原理在当前场景下是否依然成立
  3. 灵活应用:根据实际情况调整,而不是生搬硬套

举个例子,「数据库索引可以提升查询性能」是个最佳实践。但背后的原理是什么?索引通过空间换时间,用额外的存储来加速查找。

那么在什么情况下这个实践可能不适用?

  • 表很小,全表扫描比使用索引更快
  • 写入频繁,索引维护成本太高
  • 查询模式复杂,单个索引无法覆盖

理解了原理,你就能做出正确的判断。

一个思维框架

最后,分享一个我常用的思维框架,帮助在实际工作中应用第一性原理:

第一步:定义问题

  • 问题的表象是什么?
  • 影响范围有多大?
  • 什么时候开始的?

第二步:收集事实

  • 哪些是可以测量的数据?
  • 哪些是已经验证的事实?
  • 哪些是推测和假设?

第三步:分解结构

  • 系统由哪些部分组成?
  • 各部分如何相互作用?
  • 问题可能出在哪个环节?

第四步:追溯原理

  • 这个环节的基本原理是什么?
  • 在当前场景下原理是否成立?
  • 有什么隐含的假设?

第五步:重构方案

  • 基于原理,最简单的解决方案是什么?
  • 这个方案的风险和成本如何?
  • 如何验证方案的有效性?

第六步:迭代优化

  • 实施后效果如何?
  • 是否还有改进空间?
  • 学到了什么新的认知?

写在最后

技术圈有句话:「没有银弹」。意思是没有一种技术或方法能解决所有问题。第一性原理也不是银弹,但它是一种强大的思维工具。

在这个技术快速迭代、框架层出不穷的时代,掌握第一性原理思维尤其重要。它能帮你在纷繁复杂的技术选择中保持清醒,找到问题的本质,做出正确的决策。

下次遇到棘手的技术问题时,不妨停下来问问自己:

「如果我是第一个遇到这个问题的人,没有任何前人经验可以借鉴,我会怎么思考?」

答案可能会让你惊喜。

真正的高手不是掌握了多少技术,而是掌握了技术背后的原理。当你能够从第一性原理出发思考问题时,你就真正理解了技术的本质。

这条路可能不太好走,需要不断质疑、思考、验证。但相信我,这是成为技术专家的必经之路。

与其做一个熟练的技术工人,不如做一个会思考的问题解决者。

以上。