核心问题

哪些任务不应该让 AI 独立完成？

真实场景

有人让 AI 设计一套权限系统。AI 生成了角色、资源、策略、表结构，看起来完整。但它并不知道公司真实组织结构、审计要求、历史权限漏洞和合规边界。

这类输出越完整，越容易让人误信。

常见误区

坏判断是：

AI 已经给了完整方案，我们只需要实现。

完整不等于正确。很多系统设计的难点不在写出结构，而在理解真实约束。

工程视角

不适合 AI 独立承担的任务包括：

  • 核心架构设计。
  • 权限和安全模型。
  • 金融、支付、数据一致性逻辑。
  • 隐私和合规边界。
  • 高风险数据库迁移。
  • 线上事故处理。

这些任务需要责任、经验和组织上下文。

PM 可以怎么做

PM 可以让 AI 辅助提出选项，但不能让它成为决策者：

  • 让 AI 列方案。
  • 让工程师评估方案。
  • 让 ADR 记录最终选择。
  • 让测试和灰度验证实现。

Atlas Action

如果一个 AI 输出会影响以下任一项，必须人工技术 review：

钱
权限
隐私
数据一致性
核心链路
不可逆迁移

小结

AI 可以参与讨论，但不能承担责任。

越接近系统核心，越需要人类把关。