《AI时代的架构师生存指南》

第1讲：当经验成为双刃剑

核心议题：分析“老”经验在AI时代的双刃剑效应，提出将隐性经验转化为“AI可理解”的知识资产的方法论。

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第2讲：当AI学会“创作”

论证在AI普及的背景下，“代码品味”和架构审美的重要性不降反升，是人类架构师的核心价值所在。

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第3讲：当AI成为“实习生”

将人机协作的思考，落地到一个极易理解且可执行的“架构师带实习生”模型，为团队应用AI提供操作指南。

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第4讲：当AI带来“无限可能”

在一个技术爆炸、人人都在做“加法”的时代，论证架构师的核心价值正在于保持清醒，做出理性的“减法”，为系统的长期健康负责。

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第5讲：模型认知与评估能力

超越提示词工程，从技术、成本、安全等维度，系统性地评估和选择底层大模型，将其作为架构选型的一部分。

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第6讲：人机交互审查能力

当团队成员大量使用AI辅助编程时，传统的Code Review如何升级？提出“AI交互审查”（AIR）的概念，审查重点从代码本身，扩展到成员与AI的交互过程。

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第7讲：领域知识构建能力

探讨如何将企业内部的文档、代码、最佳实践，构建成一个高质量的向量知识库，并设计一套高效的RAG系统，为团队打造一个比通用AI更懂业务的“超级大脑”。

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第8讲：新型风险的防御能力

深入分析大模型带来的新型安全风险，如“AI幻觉”和“数据毒化”，并提供架构层面的防御策略和设计原则。

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第9讲：“AI-Native”架构设计原则

到底什么是“AI原生”应用？提出三大设计原则（如“LLM as Controller”、“Probabilistic by Design”等），并以实际案例展示如何从零设计一个真正的AI原生系统。

第10讲：高性价比的LLM应用架构模式

探讨模型缓存策略、请求合并、模型级联（昂贵模型+廉价模型）、本地化部署等多种架构模式下的成本与性能权衡。

第11讲：终章：未来架构师的宣言

总结专栏，展望未来。架构师的终极价值，将是设计高效、可靠、合乎伦理的人与AI的协同工作流。