💡 背景
AI 辅助编程已经是现在开发者的日常了。
从 Cursor 到 Claude Code，代码生成的效率确实惊人。
但问题也越来越明显：
当 AI 生成的代码涉及 多层嵌套、长逻辑链、复杂状态管理 时，往往变得臃肿、难读、难维护。
🤔 问题
AI 在一次性生成长逻辑时，容易出现：
- 层级过深，循环套循环；
- 状态混乱，变量作用域不清；
- 结构不易重用或测试。
这让很多“智能代码”看起来更像是“堆砌代码”。
⚙️ 我的思路
我想从 工程化的角度 去解决它。
核心思路是三点👇
- 控制代码长度：让 AI 每次只生成短小的功能单元（我称之为
ff，functional fragment）。 - 事务总线机制：所有
ff之间不再是嵌套调用，而是通过 事务总线 (Transaction Bus) 进行通信和调度。 - 模块化组合：每个功能单元都能被替换、重组、热插拔，实现真正的灵活扩展。
这样生成的代码不再是“长链条”，而是一组可组合、可维护的结构。
🧠 实践项目
我目前在一个开源项目中尝试落地这个概念：
👉 Boundless Azure
这个项目的目标是：
让 AI 能够读取数据库结构，自动生成 后端接口、中后台管理系统、甚至完整的中台模块。
整个系统以事务总线为基础，动态调度多个 ff 模块，实现复杂逻辑的“拼装式生成”。
🪄 展望
我相信，这种“模块化 AI 生成”的方式，未来会改变我们和后台系统的交互模式。
AI 不再只是“写代码的助手”，而是一个能理解结构、动态组装系统的 工程伙伴。
🧩 项目地址
🌀 GitHub: github.com/Boundless-a…
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