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DeepSeekHarness成功证明AI开发架构师是解决AI开发增产不增效的关键

AI开发架构师是用AI开发应用平台，对应用有架构设计定制开发能力，而AI架构师是对AI平台进行架构设计和开发，AI架构师一般一个人就能写出一个AI平台，最近DeepSeek harness智能体开发完成，开发团队中的AI架构师崔添翼完成了42.6%代码开发和主要功能设计，编写的markdown文件规整完善。语音识别平台Kaldi的开发者Daniel Povey也是一个人就把Kaldi开发完成。

AI开发增产不增效是指用AI生成的代码量大，但是需要很多审查员来审查，不审查不敢上线运营平台产品的情况。正是因为代码量大，才扩大了审查的压力，以前古法编程时，一线生产效率是和员工能力对等的，审查员工面对的代码量是可控的，所以不会遇到太大压力。 如果审查出来问题，代码还要重写，重写成功的前提是要能理解清楚，AI生成的代码量大，并且用的源头没有说明，理解和修改会非常困难。

AI开发架构师在开发时首先做到了自我可靠，AI开发架构师用AI开发，也可以用古法编程，不管用哪种模式，AI开发架构师都做到首先自我可靠。这是因为经验决定，AI开发架构师都是经历了大量项目实践，对于开发需求理解、架构拆分、模块接口对接和开发细节，都是心中有数，下笔如有神。AI架构师崔添翼用codex开发了harness，工作量非常大，但完成很出色。

AI开发架构师会把开发要点文档化，用规则来保证效果。用文档规定实现步骤，并且按依赖关系定义步骤，保证后期依赖的模块前期肯定能生产出来，保证后期依赖的状态前面肯定会设计好。对于性能和内存，AI开发架构师能够总体控制模块达标，细节百分百强制，比如模块使用内存细节，每个请求退出后有没有内存泄露，AI开发架构师在审查代码时能够快速检测出来。

AI开发架构师会把架构深刻记忆到脑子里，在实际开发时，把脑子里的数据转化为代码，因为是成熟的架构，所以可靠性非常高。对于，特别的要求，AI开发架构师，能够进行一定的架构升级，解决特别的要求。

锐英源软件在开发工业控制上位机平台，有丰富的CS架构开发经验，所以不担心审查问题。同理，对于视觉检测算法开发时，用科学规律进行了迭代开发，先易后难，先处理理想化数据，再处理现场难度数据，保证了开发完成。

比如锐英源软件在开发视觉检测算法时，数据处理流程都是手工亲自写的，因为AI读不懂数据，不理解原始数据和变量之间的关系。AI可以生成个函数绘制数据曲线，但是数据的索引位置，AI不知道。

AI开发架构师解决AI开发增产不增效，会先写架构要点，再逐渐完善，对于重要细节，不会让AI单独完成，这样合理分工就能达到开发增产增效。

AI开发架构师的培养不是短期能完成，就像DeepSeek开发前，梁文锋老板是先完成了量化平台才培养了团队出来，AI开发架构师的成长是需要很多项目锻炼，虽然现在AI很快，但是要想成为AI开发架构师，不能只依赖AI开发。

完美的AI开发架构师都是原来古法编程时，积累下来的架构师。现在AI开发快速便捷，但是对于AI开发架构师的培养并不友好。对于记忆力强的大学生，经过合理的项目过渡，能够快速进价到AI开发架构师水平。