哇，感谢大佬的分享。回顾大佬之前的内容，受益匪浅。
我个人也是codex重度用户，也在不断体验 CC 和 Codex 的不同特性；但在训练/微调AI 大模型的场景，截止到opus4.5 vs gpt5.2（非 codex版本），感觉还是 gpt 完胜[大哭]个人非计算机专业的，很是依赖那种“引导式”交互，但CC 引导虽然很棒，但思考深度和逻辑（尤其涉及数学）多耦合的情况，还是远不如gpt让人放心[酸了]。
大佬所一直强调的“自己都没想清楚”正是我的症状[笑哭]。。。
大佬认为随着 AIcoding coding的发展，未来是否还需要很扎实的“资深程序员”级别的架构设计的能力嘛，还是具备伪代码级别的“流程搭建”的思维就够了（留着脑力来钻研“点子”）？这确实是个好问题，我觉得值得单独发一条文章说明。
我想把它分成两部分回答： 第一部分是基于“当下模型能力”的结论；第二部分是对未来 6 个月的预测。因为 AI 领域变化太快，我们需要给自己的工作流留升级口子——一个 3 个月前还很合适的流程，现在可能就已经变成效率的拖累点了。
先说当下。
我一直坚持一个原则：在某个环节上，如果我的能力明显不如模型，那就应该尽可能放权给 AI，让它主导，不要急着由我来控制节奏。
模型本身很聪明，它最大的缺点反而是——它被 RLHF 训练成了“听话的助手”。你如果用一种很强硬的方式让它一步步按你的指令走，有时候就像你在命令机枪阵地“左移 5m”，这种微操不会让它更强，只会让它更弱。
所以在我看来，正确的方式不是把它当成一个“会打字的执行器”，而是当成一个靠谱的队友： 多问开放性问题，让它给大方向、给结构、给关键决策；你要做的不是抢着写代码，而是把上下文说清楚、把目标说清楚、把约束说清楚。
回到你问的点：未来还需不需要资深程序员级别的架构能力？
我觉得核心不是你要不要继续去补“架构认知”，而是你要先把“代码之外”的东西想清楚：你到底要做什么？为什么要做？你最在意的指标是什么？你的约束是什么？哪些地方可以妥协，哪些地方不能妥协？
我经常用一个类比： 假设你真的在线下找到了一个资深程序员，你期待他帮你解决问题。你不可能一上来就要求他给你一套完美架构。你得先把需求定义清楚，先确认对方理解了你到底想做什么。
否则会出现一种很常见的灾难： 他把架构设计好了，你突然掏出来一个新需求，直接打破了他之前的假设。最终的结果不是“更强的架构”，而是项目越来越混乱。
所以我更倾向于说：对非计算机背景的人来说，现阶段最重要的能力，不是从“不会写代码”升级成“会写几行代码”，而是升级成“能把需求说清楚、能把目标和约束说清楚”。 这会直接决定 AI 能不能发挥出它的上限。
至于代码层面的架构设计，在当下，如果你用的是最强模型，我认为它已经可以比较放心地完成一个几万行规模的中型项目，并且在很多情况下不需要你太多介入。
你越克制自己微操的冲动，越愿意把它当成一个真的“能干活的队友”，它反而越能给你惊喜。 这是一个基于信任的协作体系：你给它更大权限，它才会展现更大价值；你看到了更大价值，你才敢继续放权。
再说未来 6 个月。
我自己的判断是：模型在架构设计这块还会有明显提升，尤其是在“更大规模的项目”里，它会越来越能把结构、模块边界、关键抽象做得更稳。
我现在更愿意把自己放在一个 manager 的角色上去思考： 如果我有一堆天才下属，我应该怎么让他们干得舒服、干得高效，而不是急着让他们按我的想法来。
这套思维迁移到 AI coding 上非常有效。
所以结论很简单： 未来你当然可以把更多脑力留给“点子”和“需求”，但你不能跳过“把问题想清楚”这一步。你不需要成为资深架构师，但你必须成为一个能把问题定义清楚的人。
这才是 AI 时代真正的核心能力。