软件工程在 AI Coding 的挑战

一、AI Coding 时代的核心挑战

无论 AI Coding 发展到什么阶段，软件研发中始终有三个维度的范围需要人来划定：

范围维度要回答的问题一旦模糊的后果
需求范围做什么、不做什么？为谁做？成功标准是什么？AI 产出功能正确但方向错误
技术范围用什么技术栈？分层怎么切？模块边界在哪？AI 写出的代码零散、无法集成
数据范围有哪些实体？关系是什么？数据怎么流转？数据孤岛、接口不匹配

这与 Harness Engineering 的理念一脉相承——不是替代人的判断，而是将人的领域判断力"装上方向盘"：让人来决定方向，让 AI 来执行驾驶。AI 的执行力放大了生产效率，但也同步放大了范围错误的代价。所以在 AI 时代，范围划定比以往任何时候都更重要。

二、我们的答案：BA + SA 划定三维范围，PM 统筹 Harness Engineering

真实的范围划定由 BA 和 SA 两个 Agent 承担——前者锁定业务边界，后者锁定技术边界：

flowchart LR subgraph AGENTS["Agent 层"] BA["BA Agent
业务分析师"] SA["SA Agent
系统架构师"] end subgraph SCOPE["三大范围维度"] D["数据范围
实体 / 关系 / 流转"] R["需求范围
做什么 / 不做什么
为谁做 / 成功标准"] T["技术范围
技术栈 / 分层
模块 / 部署 / 接口"] end PM["PM Agent
项目经理"] BA -->|"产出需求规格说明书
场景深挖 / 流程建模
数据字典 / 用户故事"| R BA -->|"产出数据字典
ER 图 / 字段规范
数据流图"| D SA -->|"产出技术架构说明书
总体架构 / 模块拆分
数据架构 / 部署架构"| T SA -->|"产出接口文档
部署指南"| T D -->|"数据基线"| PM R -->|"需求基线"| PM T -->|"技术基线"| PM PM -->|"Harness Engineering
迭代计划编排
工作量评估 / 进度协调"| OUT["项目整体计划
+ 可演示 MVP"]

BA Agent 覆盖需求范围和数据范围，SA Agent 覆盖技术范围。PM Agent 不直接划定范围，而是作为 Harness Engineering 的"方向盘"——基于 BA/SA 产出的需求基线、数据基线和技术基线，编排迭代节奏、协调交付进度，让需求和技术在正确的时序下对齐。

三、Agent 如何真正参与 MVP 过程

以迭代 0 为例，三个 Agent 的协作流程如下：

  1. 阶段一（概念输入）：PM 收集素材、提炼概念级需求，BA 协助理解业务，SA 协助评估技术可行性
  2. 阶段二（三维并行）：BA 产出初版 PRD（场景定义、业务流程、数据实体、系统边界）+ MVP 用户故事集；SA 产出技术风险评估（风险清单、初步架构图、集成方案）+ 开发任务清单；PM 整合产出执行计划和项目计划总表
  3. 阶段三（范围确认）：PM 主持业务-技术交叉评审，BA 和 SA 从各自维度回应，最终敲定 In/Out/TBD/Won't 范围
  4. 阶段四（执行期）：开发团队编码 MVP，BA 深化全量 PRD（流程建模、数据字典、全量故事），SA 深化全量架构（模块拆分、接口、数据、部署、非功能架构），BA/SA 穿插审阅开发产出

这个四阶段模型是 PM Agent 驱动迭代 0 的核心框架，详细的执行流程和任务拆解请见 迭代0计划。

四、如何开始

你可以按以下顺序探索：

  1. 安装指南 —— 将 Agent 接入你的 AI Coding 工具
  2. BA Agent —— 了解如何用需求规格说明书划定需求范围
  3. SA Agent —— 了解如何用架构设计说明书划定技术范围
  4. PM Agent —— 了解如何用迭代计划统筹全局