本文作者叫雅各布·克拉克，是英国一家叫“超动科技”（Hyperact）的咨询公司合伙人，这家公司专门帮科技团队和企业解决“明明技术很牛、工具很先进，但项目就是做不好”的老大难问题。
雅各布自己就是从一线工程师干起来的，经历过敏捷开发的黄金年代，也踩过DevOps的坑，现在天天跟AI写代码、智能体协作这些新玩意儿打交道。
他写这篇文章不是为了怀旧，而是发现：当全世界都在狂飙“AI一分钟写完一个网站”的时候，真正能让项目成功落地的，反而是二十多年前那套“慢工出细活”的极限编程（XP）。
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现在写代码简直比点外卖还快：你对着AI说一句“帮我搞个带登录和支付的电商首页”，它十分钟给你吐出前后端加部署脚本，连测试用例都给你写好了。GitHub Copilot、Cursor、Claude、GPT-4o这些工具早就不是辅助，而是主力输出。
按理说，软件交付应该进入“光速时代”了吧？
可现实呢？老板们照样在会议室拍桌子骂“这玩意儿怎么又延期了”，产品经理照样在用户群里被骂“你们做的什么垃圾”，技术债照样堆得比双十一快递还高。
麦肯锡去年报告说70%的数字化转型项目失败，Standish Group那个追踪了快三十年的CHAOS报告更狠——2020年项目成功率居然比2012年还倒退了6个百分点。
工具越先进，结果越拉胯，这事儿邪门不？
问题根本不在“写代码的速度”上。从Fortran到Python，从手动部署到Serverless，从自己搭服务器到用云平台一键生成，人类程序员的手速早就被工具解放了。
现在连脑子都不用动，AI直接替你思考架构。
但瓶颈转移了——我们生产代码的速度，远远超过了验证需求、对齐认知、理解用户的速度。
你让AI十分钟写个功能，可能团队要花三天吵架“这到底是不是用户要的”。
更可怕的是，当多个AI智能体开始协作写代码时，它们会像脱缰野马一样疯狂堆砌逻辑，中间层代码越来越糊，最后变成谁也看不懂的“AI spaghetti”（AI意大利面代码）。
最新研究发现，大模型在长上下文里越写越飘，开头结尾还靠谱，中间部分全是胡诌。这时候你要是没个“刹车系统”，项目分分钟冲下悬崖。
这时候，二十多年前那套被很多人当成“老古董”的极限编程（XP），突然成了救命稻草。
别被名字骗了，XP根本不是教你“极限输出”，而是教你“极限刹车”。
它最反常识的一条规则是什么？所有代码必须结对编程：两个人盯一个屏幕，产量直接砍半。放今天看简直是反人类——AI都替你写代码了你还让人肉配对？但真相是：结对编程损失的是键盘敲击量，换来的是团队认知对齐、隐性知识流动、架构腐化预防。
你让两个工程师肩并肩写三小时，抵得上十个工程师各自为战写三天。
XP所有实践都在干一件事：在微观层面主动降速，换取宏观层面的持续高速。小步慢跑，反而跑得更远。
AI时代最危险的不是技术不够强，而是人越来越像工具：
当Copilot自动补全代码时，你有没有停下来问“这个API真的符合业务场景吗”？
当AI生成测试用例时，你有没有验证“这些边界条件用户真会遇到吗”？
XP的五大价值观——简单、沟通、反馈、尊重、勇气——现在看简直是AI时代的防沉迷系统。
简单性对抗AI的过度设计，沟通机制防止团队在智能体协作中失联，快速反馈环打断“闭眼狂写”的恶性循环，尊重文化让工程师敢对AI说“你这方案不行”，勇气则支撑团队推翻AI生成的漂亮但无用的代码。
这些软性约束，才是防止AI把项目带进沟里的安全带。
我见过最惨的案例是一家金融科技公司，CTO豪掷百万买AI编程工具，要求团队“用AI重构核心交易系统”。三个月后系统上线，交易延迟从50毫秒飙到800毫秒，因为AI自动生成的代码里塞了十七层冗余校验。
更讽刺的是，当工程师想回滚时发现——没人看得懂AI写的代码结构。
这时候XP的“持续集成+测试驱动开发+集体代码所有权”三件套就成了救命符：小批量提交逼着你每次只改一个原子功能，自动化测试确保AI没乱改核心逻辑，集体代码评审让全团队都对AI产出保持警惕。这些实践本质上是在人和AI之间建立“制衡机制”，就像给狂奔的马车装上缰绳。
数据不会说谎：从1994年到2020年，我们经历了瀑布模型、敏捷革命、DevOps浪潮、云原生爆发、AI编程崛起，但项目成功率只提升了14个百分点。
这意味着什么？意味着工具链的进化对交付结果的边际效益正在急剧衰减。
现在制约软件成功的，早就是组织协作能力、需求洞察能力、质量把控能力这些“人的问题”。而XP恰恰是套“组织操作系统”——它用结对编程强制知识共享，用用户故事卡确保需求不跑偏，用站立会议打通信息孤岛，用重构纪律对抗技术债。
这些实践在AI时代不仅不过时，反而因为AI放大了“无脑输出”的风险而变得更关键。
所以我的建议很直接：别再沉迷“用AI提效300%”的幻觉了。现在每个技术团队都该重读《解析极限编程》那本黄皮书，把XP的核心实践当疫苗打。
结对编程可以改成“人机结对”——你写prompt，同事盯着AI输出；
测试驱动开发升级成“AI生成测试+人工校验预期”；
持续集成流水线里必须加入“AI代码可读性扫描”。
最重要的是恢复XP的灵魂——每两周必须拿着可运行的软件找真实用户验证。
AI能帮你写一百个功能，但只有用户能告诉你哪个功能值得留。
软件开发的本质从未改变：它始终是群人围着复杂问题互相妥协、共同创造的过程。
AI再强也只是把“写代码”这个动作从人类手里接过去，但“理解问题”“定义价值”“协调冲突”这些脏活累活，还得靠血肉之躯。当你在凌晨三点被AI生成的bug吵醒时，救你的不会是更强大的模型，而是那个和你结对编程三个月、比你还懂你代码风格的同事。
技术会迭代，人性不会。XP的伟大，就在于它用一套看似笨拙的规则，守护着软件开发中最珍贵的人味儿——那种愿意为同事多解释一句架构设计的耐心，那种敢于对老板说“这个需求得重做的”勇气，那种看到用户点赞时全团队击掌的温度。
这些，才是AI永远学不会的终极生产力。