AI 工具如 QWenCoder，TreaCN等，能够帮助我们快速生成代码，极大地提升了开发效率。
然而，这也带来了一个新的挑战：
如何确保 AI 生成的代码能够遵循我们精心设计的软件架构，特别是在中小型软件项目中？
如何让AI成为我们的得力伙伴，而不是混乱的制造者？
接下来，咱们一起来看看在AI辅助编程的时候，怎么才能把软件分层设计做得又快又好。
不管是对AI编程充满好奇的新手朋友，还是想提升团队协作效率的老手，希望都能对你有些帮助。
1. 什么时候需要分层设计
如果你只是写个临时用的小工具或者脚本，用完即扔，那么，完全不需要考虑分层设计。
在下面的情况下，我们才需要先考虑分层设计，再去实现代码：
追求模块化和可维护性：当你希望系统的不同部分可以独立开发、测试和维护时，分层架构是你的不二之选。
需要良好的可扩展性：随着业务的发展，系统需要不断迭代和扩展。分层架构的松耦合特性使得在不重构整个系统的情况下，添加新功能或替换某一层级的技术实现变得更加容易。
中小型项目或快速迭代：对于规模不大，追求开发效率的项目，分层架构因其简单明了，易于理解和上手，同样是一个不错的选择。
比如，以我比较熟悉的python语言为例，如果要做一个命令行工具（不需要连接数据库），大致结构如下：
your_tool_name/ # 项目根目录 (Project Root)
├── docs/ # 项目文档
├── src/ # 源代码目录 (推荐) 或 your_tool_name/
│ └── your_tool_name/ # 主包目录 (Main Package)
│ ├── __init__.py # 标识这是一个包，并可定义`__version__`
│ ├── cli.py # 命令行接口入口点，组织命令组
│ ├── commands/ # 子命令模块（可选，复杂工具适用）
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── command_a.py
│ │ └── command_b.py
│ ├── core/ # 核心业务逻辑
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── logic.py
│ └── utils/ # 公共辅助函数
│ ├── __init__.py
│ ├── file_io.py
│ └── helpers.py
├── tests/ # 单元测试目录
│ ├── __init__.py
│ ├── test_core.py
│ └── test_commands.py
├── scripts/ # 辅助脚本（如部署脚本）
├── .gitignore # Git忽略文件规则
├── LICENSE # 开源许可证
├── README.md # 项目说明文档
├── requirements.txt # 项目依赖列表
├── requirements-dev.txt # 开发环境额外依赖（可选）
├── pyproject.toml # 现代项目配置和依赖管理（推荐）
└── setup.py # 传统打包配置（如果使用pyproject.toml可省略）
如果我想做一个略微复杂一些的Web项目（基于Python的FastAPI框架），大致结构可以如下：
your_fastapi_project/ # 项目根目录
├── app/ # 应用主目录 (核心包)
│ ├── __init__.py # 标识为Python包
│ ├── main.py # FastAPI应用创建和启动入口（ASGI服务器入口）
│ ├── core/ # 核心配置与基础设施
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── config.py # 应用配置（使用Pydantic读取环境变量）
│ │ ├── dependencies.py # 全局依赖注入（如数据库会话）
│ │ ├── exceptions.py # 全局异常处理器
│ │ ├── middlewares.py # 全局中间件（如CORS、日志）
│ │ └── security.py # 安全相关（如密码哈希、JWT令牌创建验证）
│ ├── api/ # API层（路由层/表现层）
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── v1/ # API版本v1（支持多版本共存）
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── endpoints/ # 端点模块（按业务模块拆分路由文件）
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── users.py # 用户相关路由（如 /users/）
│ │ │ ├── items.py # 物品相关路由（如 /items/）
│ │ │ └── ... # 其他业务模块路由
│ │ └── router.py # v1版本路由汇总（聚合所有endpoints中的路由）
│ ├── models/ # 数据模型（ORM模型，如使用SQLAlchemy）
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── base.py # 模型基类（如包含id, create_time的基类）
│ │ ├── user.py # 用户数据模型
│ │ ├── item.py # 物品数据模型
│ │ └── ...
│ ├── schemas/ # Pydantic模式（数据验证与序列化）
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── base.py # 基础Schema（如分页响应基类）
│ │ ├── user.py # 用户相关的请求/响应模式（如UserCreate, UserResponse）
│ │ ├── item.py # 物品相关的请求/响应模式
│ │ └── ...
│ ├── crud/ # 数据操作层（基础的增删改查操作）
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── base.py # 基础CRUD类（通用操作）
│ │ ├── crud_user.py # 用户数据操作
│ │ ├── crud_item.py # 物品数据操作
│ │ └── ...
│ ├── services/ # 业务逻辑层（封装复杂业务规则，可跨CRUD操作）
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── user_service.py # 用户相关业务逻辑（如注册、登录流程）
│ │ ├── item_service.py # 物品相关业务逻辑
│ │ └── ...
│ ├── db/ # 数据库相关
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── session.py # 数据库会话管理（如创建engine、SessionLocal）
│ │ └── base.py # 数据库基础（如Declarative Base）
│ └── utils/ # 通用工具函数
│ ├── __init__.py
│ ├── helpers.py # 通用辅助函数
│ └── ...
├── tests/ # 测试目录
│ ├── __init__.py
│ ├── conftest.py # pytest配置，定义测试夹具（fixtures）
│ ├── test_api/ # API接口测试
│ │ ├── test_users.py
│ │ ├── test_items.py
│ │ └── ...
│ └── test_services/ # 业务逻辑测试
│ ├── test_user_service.py
│ └── ...
├── migrations/ # 数据库迁移脚本（如使用Alembic）
│ ├── versions/ # 存放迁移版本文件
│ ├── alembic.ini # Alembic配置文件
│ └── env.py # Alembic环境脚本
├── static/ # 静态文件（CSS, JS, Images等）
├── templates/ # 模板文件（如使用Jinja2）
├── requirements.txt # 项目Python依赖列表
├── .env # 环境变量文件（本地开发，不应提交至Git）
├── .env.example # 环境变量示例文件（列出所需变量名和格式说明）
├── Dockerfile # Docker镜像构建文件
├── docker-compose.yml # Docker编排配置（可选）
└── README.md # 项目说明文档
2. 如何让 AI 生成的代码乖乖“分层”？
“AI 并不知道你的架构”，这是一个在 AI 编程时代需要牢记的箴言。
AI 工具生成的代码可能在功能上是正确的，但往往会忽略更广泛的架构模式和设计原则。为了让 AI 成为我们架构的“好帮手”而非“破坏者”，我们需要掌握一些技巧。
2.1. 始于意图，而非代码
在要求 AI 生成代码之前，先明确意图。
不要直接说“给我写一个用户注册功能”，而是要提供更具体的上下文和边界。
比如，我们可以这样描述：
“我正在构建一个采用三层架构的电商应用。请为我生成用户注册功能的业务逻辑层代码。这一层需要接收来自表现层的用户数据（用户名、密码、邮箱），进行数据验证，然后调用数据访问层的方法将用户信息存入数据库。注意，不要在业务逻辑层直接编写数据库操作的代码。”
通过清晰地定义代码应该做什么、它所处的上下文以及必须遵守的边界，可以极大地提高 AI 生成代码的准确性和合规性。
2.2. 为 AI 提供充足的“上下文”
AI 的记忆力是有限的，它不会像人类一样记住项目的整个架构。
因此，在每次交互中提供必要的上下文至关重要。
就好比将AI当成一位新来的同事，你需要不断地向他同步项目的背景信息。
我们可以通过以下方式来提供上下文：
描述你的技术栈、文件夹结构和命名规范。
引用包含共享决策的文档，例如 Markdown 文件。
在多个提示中复用上下文信息块。
这些内容可以整理成文档，方便代码生成中反复使用。
2.3. 像开发者一样思考，增量构建
不要指望 AI 一次性为你生成完美的、符合所有架构要求的复杂功能。
更好的方式是像一个经验丰富的开发者那样，将大任务分解成小的、可管理的部分，然后逐步构建和验证。
例如，在开发一个功能时，我们可以：
先让 AI 生成数据访问层的接口和实现
然后是业务逻辑层的服务
最后是表现层的控制器或视图
每一步都进行审查和必要的调整，确保其符合分层原则。
3. 如何让AI“学习”并理解我们的分层结构？
让 AI 理解我们的软件架构，是确保其生成合规代码的关键。
虽然目前的 AI 还不能完全像人类架构师那样进行高层次的思考和决策，但我们可以通过一些方法，让它成为一个更懂架构的“队友”。
架构决策记录：这是记录重要架构决策背后原因的文档。将这些文档提供给 AI，可以让它理解你为什么做出某些设计选择，从而生成更符合意图的代码。
“活”的文档和代码示例：将文档与代码放在一起，并保持同步更新。同时，提供清晰的代码示例，展示实现特定任务的“正确方式”。比如，我们甚至可以为AI提供一个遵循分层设计原则的完整功能的代码范例。
架构定义语言（**Architecture Definition Language, ADL**）：对于更复杂的系统，可以考虑使用轻量级的 ADL 来描述你的架构。这种方式可以用伪代码的形式定义系统的结构和约束，然后将 ADL 作为提示提供给 AI，让它生成符合架构定义的代码。
4. 总结
总之，在 AI 辅助编程的新时代，软件架构师和开发者的角色正在发生转变。
我们不再是代码的唯一创作者，而是与 AI 协作，共同构建高质量软件的“指挥家”。
通过清晰地定义分层架构的边界、为 AI 提供充足的上下文、并利用 AI 工具进行实时的架构审查和监督，我们完全有能力驾驭 AI 的强大力量，同时确保我们软件的结构完整性和长期可维护性。
