在 AI Coding 火热的今天，几乎所有技术团队都在找路径： 是加快平台建设、让 AI 更快进产线，还是深耕 prompt 工程、提高协作效率？ 不少公司已经开始立项目、定指标、搞培训，整个行业进入了“推动期”。 我们公司也不例外。 战略层坚定认为这是方向，也确实给予了明确的资源倾斜； 团队层积极响应，平台搭建迅速、流程推进有序，整体看起来一片欣欣向荣。 但在一线的实际使用中，问题也在快速暴露： 尤其是在老代码体系中，AI 的接入效果并不理想，历史逻辑复杂、结构混乱、上下文缺失，导致 AI 很难真正帮上忙，甚至可能引入额外不确定性。 更现实的是，大多数人并非在推动新项目，而是日复一日与既有系统打交道。 在缺乏针对“存量屎山”的方法论支撑下，AI Coding 很容易变成“新流程套在旧系统”，流程先进，但与老逻辑严重脱节。 目前的“团队配合度”，更多还是对战略方向的响应，甚至可以说是对管理意志的迎合。 但在落地层面，仍缺少真正能跑起来的闭环机制： 像 context7 之类的 MCP 等工具虽然频繁被提及，但在实际项目中能否支撑起稳定协作？prompt 怎么组织、输出如何校验、代码如何接入和反馈？这些基本机制还未沉淀下来，用一用可以，长期稳定很难。 往下走，问题就不只是工具和平台，而是更本质的反思： 到底什么才是“AI 原生的 Coding”？ 我们今天的开发模式、工程组织方式，是否已经不适合 AI 参与协作？ 如果还在用传统的开发范式来“喂 AI”，那 AI Coding 很难真正释放生产力，只会成为一层外挂、甚至负担。 这对整个软件工程体系，是一次结构性挑战； 而对团队协作本身，同样是巨大的挑战： AI 能力的介入，正在打破原有的任务划分方式、代码 ownership、沟通链路甚至审查机制。 过去是“谁写谁维护”，现在可能变成“AI 写、人审、人补”，角色边界变模糊，协作机制还没重建。 不重新定义协作方式、共识机制和责任边界，就很难真正让团队稳定地跑起来。 所以，现阶段更需要的，不是更快的推动，而是一次更系统的重构：把 AI Coding 从“技术方向”拉回到“流程设计”、“协作模式”和“组织能力建设”上，形成真正可落地、可演进的机制。 方向是对的，但路径必须让人能走。 不知道你们公司现在是什么情况？有没有类似的感受？