在人工智能日益融入软件开发的今天，代码生成已经进入了一个前所未有的高速时代。过去数月甚至数年的开发工作，现在可能在几小时甚至几分钟内被自动化工具完成。以大型语言模型（LLM）为代表的代码生成技术，不仅能够编写功能完整的代码，还能涵盖复杂的边界情况，甚至提前预判未来可能出现的需求。然而，速度的提升并非没有代价，随之而来的是代码复杂性的快速累积和架构混乱的风险，而这对重构提出了全新的要求。传统软件开发方法如瀑布模型和敏捷迭代，往往依赖时间和使用反馈来逐步明确模块边界并进行提取。瀑布模型中的线性开发流程让模块逐渐完善，而敏捷方法则通过持续交付及反馈将简单产物逐步演变至最终目标。
对比之下，智能代码生成提供的“快速开发汽车”虽然功能强大，却因过多的功能叠加而被“拉扯”出各种不属于主线的组件，导致代码结构变得像“用拉链绑着的汽车”，看似完美却实则脆弱。以往，模块化是通过“时间+错误+经验”的积累来实现的，需要多次迭代和维护才能判断何时拆分成独立单元。然而，生成式AI使得这些拆分点在短时间内浮现，开发者不再能等待几个月甚至几年去验证模块独立性的合理性，而需要在代码刚刚生成并完成最初使用后，就果断作出架构决策。高级开发者的角色也因此发生了转变。过去他们的职责更多集中在代码质量审查和细节优化上，而现在更多的是在模块层面对代码进行“模式识别”：判断哪些代码属于当前核心应用，哪些代码已经超出了当前应用的职责范围，应当作为独立模块分离出来。举例来说，当一个简单的任务应用中被植入了完整的身份验证系统、数据同步服务甚至分布式协议，这已经不再是小功能了，而是独立系统的征兆。
开发者需要有意识识别这些“异物”，将其从主应用中抽离，让各模块专注于自身职责，实现解耦和独立演化。这样的思维方式对于单人开发者尤为重要，因为自动生成的代码往往在短时间内爆炸式增长，缺乏人工的细致考量容易导致应用形态逐渐膨胀。为了应对代码的快速膨胀，保持软件可维护性，开发者需要采取“极早模块提取”的策略。即便是新创建的代码，仅仅经过几小时或几天的实际使用，就要迅速判断哪些部分可以独立打包成模块，配备独立的测试、文档和版本控制。这不仅可以保持主应用代码干净简洁，同时也便于各模块自主扩展和优化，减少整体复杂度。早期的模块提取策略还能显著降低未来AI继续生成代码时所需管理的上下文复杂度。
对于像Claude这样的生成式AI，过长和过复杂的上下文信息不仅增加成本，也容易导致模型错误地将不相关的部分混入新生成的代码。因此，清晰的模块边界和合理的接口定义在这个时代尤为重要。界面协议彻底分开，模块之间仅通过明确设计的接口通信。这不仅有助于人类理解代码结构，也帮助AI更准确地聚焦于待编辑模块的上下文，减少“过度连接”的情况。固守这样的边界，有利于防止不相关代码无意识地相互影响，例如身份验证系统不该对UI的配色方案有所依赖，日志记录模块也不该干涉业务逻辑。尽管这样的架构设计理念并不陌生，但现今AI辅助开发所带来的速度与复杂度，要求开发者必须加快决策节奏——不能再等待错误堆积到爆发的那一天，而是要采取“预防性维护”，主动“扫地”，把即将产生的复杂度从根源切断。
许多传统的代码质量改进，如提取函数、变量重命名等日常微观重构工作，已经成为AI自动执行的领域。与此同时，更具挑战性的宏观架构重构，则成为高级开发者的新职责。具体来说，项目中的某些功能在AI一下午的爆发式构建后，可能演变成了复杂的分布式服务，它们不仅实现了自动重连、消息队列、健康检查等功能，还包含类似共识协议的高级机制。面对“功能臃肿”的代码，开发者需要立即认知这部分代码已经超越了当前应用的简单功能，理应被提取成独立服务或库。或者说，每个新功能的边界不再由使用时长或bug数量来判断，而是由代码结构和功能完整性迅速划定。值得注意的是，代码不只是长了，还积累了“观点”和“意见”。
AI生成代码可能包含对于某些领域过于庞杂的实现细节，甚至对如“色彩理论”这类非编程相关的内容熟练展开，导致代码看上去“超前”又“累赘”。开发者需要谨慎提取出那些“副业代码”，将其与核心业务逻辑区分，防止模块间权限和职责混乱，保障主线代码的专注与简洁。当前，开源社区对AI生成代码的反应也体现了这一趋势。许多曾经属于独立项目但被集成到主应用中的复杂插件，经过快速提取后，独立成包发布，既供其他项目复用，也提升了整体代码质量和维护效率。类似的实践对推动整个生态系统规范化极为关键。总而言之，代码生成时代的软件重构，与以往两者最大的不同在于速度和策略的转变。
生成速度的爆炸式增长带来了同样加速的复杂度堆积，迫使开发者不再能依赖“时间证明一切”，而是通过明确划分模块边界，提早抽象和提取，以防止系统演变成庞大难控的“弗兰肯斯坦拼接怪”。这不仅是对技术能力的挑战，更是对开发心态和流程的考验。未来的软件开发者应当视重构和模块化为日常工作的必修课，不断调整与AI协作的节奏，用敏锐的架构眼光引导代码的生成方向，实现“以不变应万变”的高效软件生命周期管理。只有这样，才能真正享受AI带来的生产力飞跃，而不被代码的“无边堆积”所淹没。
