2026 年的钟声即将敲响。按照过去十几年的惯例，此刻我应该正在盘点这一年的 GitHub 提交记录，总结又学了哪些新技术，开发了哪些新功能，解决了哪些难解的BUG。
但今年，当我坐在屏幕前，看着光标在 Markdown 编辑器里闪烁，一种前所未有的感觉涌上心头：这可能是我最后一次以“写代码的人”的身份做年终总结了。
随着Claude Code等工具让AI自主编程，明年开始，我可能再也不需要亲手敲击那些繁琐代码。
我曾经引以为傲的开发经验和架构能力，并不会消失，而是正在经历一种奇妙的形态转换：
它们正在从“手艺”变成“指令”，从“肌肉记忆”变成“技术品味”。
代码的通货膨胀与品味的稀缺
在 2025 年，我们见证了代码生产成本的崩塌式下降。AI 可以几秒钟生成完整的代码，但问题也随之而来：AI 默认生成的代码往往是平庸的、啰嗦的，甚至是“为了写代码而写代码”。
在这个新时代，Coding（编码能力）贬值为一种耗材，而 Taste（品味）升值为一种资产。
这一年，我花在 IDE 里的时间，更多地从“编写”转向了“调教”。我发现，我过去多年积累的架构偏好，不再是仅仅停留在脑子里的抽象概念，它们变成了约束 AI 行为的最高宪法。
我将我的“技术品味”编写进了 Claude Code 的配置中，让 AI 成为我技术灵魂的数字孪生。
1. 复杂度控制：简单是最高的复杂
AI 很喜欢直接基于预训练时的知识库生成复杂的样板代码。但我告诉我的 AI：“简单是最高的复杂。”
在我的配置中，我强制要求它追求代码的极致精简。我不需要 AI 生成过度封装的设计模式，不需要为了‘面向对象’而面向对象的冗余继承体系。因为我知道，简单的代码才自带高可读性和可维护性。
以前，我需要亲自重构代码来降低复杂度；现在，我作为审核者，只需对 AI 说一句：“这段逻辑太绕了，用更直观的方式重写”，它就能瞬间交付出符合我审美的精简代码。
2. 架构偏好：数据流与解耦的艺术
我的架构审美一直偏向于函数式编程（FP） 和 事件驱动型架构（EDA）。我不喜欢纠缠不清的共享状态，也不喜欢同步阻塞的泥潭。
现在，这种偏好变成了我给 AI 设定的“出厂设置”。
- “默认使用纯函数，减少副作用。”
- “模块间通信优先考虑 EventBus，保持解耦。”
当 AI 按照这些原则生成代码时，我看到的不再是杂乱无章的脚本，而是清晰的数据流向和优雅的异步处理。它成了我手下最听话的“FP 传教士”，不知疲倦地执行着不可变数据的教条。
3. 资产沉淀：从“写功能”到“积木化”
过去，我们常陷入重复造轮子的陷阱。但我一直坚持模块化开发和顶层架构设计。我的目标是：随着项目的推进，我们手里的“积木”应该越来越多，开发新功能应该像搭乐高一样快，而不是随着代码量增加而陷入维护地狱。
这一年，我训练 AI 识别并提取通用模块。
“这段逻辑看起来可以抽象成一个独立的组件。”
“把这个组件封装好，放入我们的资产库。”
在 AI 的辅助下，我的项目变成了一个有机生长的生态系统。每一个新需求都在为系统增加资产，而不是增加债务。
并且，AI 也给了我“不妥协”的底气，让我得以获得“完美架构”的满足感。
4. 面向流程：让代码说“人话”
我一直厌恶那种充斥着技术术语却看不懂业务意图的代码。我坚持面向流程开发，代码必须贴合业务语言。
现在，这是我与 AI 交互的核心协议。我不再向它描述“循环遍历数组 A 并赋值给 B”，而是告诉它：“执行‘用户下单’流程，触发‘库存扣减’事件。”
AI 生成的代码，变量名就是业务术语，函数名就是业务动作。代码本身就变成了可执行的文档。这种“代码即业务”的境界，在 AI 的加持下，变得前所未有的容易达成。
结语：从 Coder 到 Commander
明年的我，可能不会再为写错一个逻辑而 Debug 半小时，也不会再为各种语法和类库用法而翻阅文档。
但这并不意味着我“失业”了。相反，我的工作升级了。
我将从一名 Coder（编码者）进化为一名 Commander（指挥官）。
User Prompts 是我的指挥棒；
System Prompts 是我的作战方针；
Agents 则是我忠实的兵团。
它们将延续我的品味，不知疲倦地构建出简单、模块化、事件驱动且符合业务语义的系统。
再见，Coding。
你好，Commander。