2025 年的技术圈有一种说不出的“集体克制”。
不是大家突然没野心了，也不是没人有观点。更像是——越来越少人愿意把话说满。
争论明显少了，交付反而更密；宏大叙事淡下去，KPI 和现金流顶上来。你能感觉到：很多人不是不想讲道理，是先把“能不能活下去、能不能按时交付”放在了道理前面。
与此同时，AI 变成了默认配置。你不用，它也会以别人的速度来压你。
有时候你甚至说不清这是工具革命，还是节奏革命——你只知道，不跟上就会被甩开。
我四十多岁，干音视频很多年，底色是 C/C++：协议、编解码、线程、缓冲、时钟、渲染路径这种硬骨头，我熟得很。按理说，越老越该守着底层吃饭。
但 2025 年我最花时间的，偏偏不是内核，而是一件更“上层”的活：
把我们跨平台的 Demo 重构一遍。
把它从“能跑就行的演示品”，打磨成“客户一眼看过去就觉得像样”的样板工程。
听起来不性感。甚至有点笨。
可真做过交付的人都懂：客户对你“能不能交付”的第一判断，很多时候不是看你列了多少功能，而是看你拿出来的 Demo 有没有工程气质。
我们 SDK 做了十多年，在圈子里也算有点名气。底层其实很稳，接口也规范。
但 Demo 一旦粗糙，那种“稳”和“规范”会被门面直接折损掉——客户看不到你内核里怎么写锁、怎么抠时钟、怎么做 jitter buffer，他只看得到：按钮乱不乱、日志可不可信、黑屏是不是偶现、重连会不会抽风。
所以我 2025 年做的事很朴素：把 Demo 当产品级工程去做。
不是为了好看，是为了让客户相信：我们不止能做内核，也能交付完整链路的工程化落地。
一、为什么一个写 C/C++ 的老兵，突然开始重构 Demo
很多人对 Demo 的理解停留在一句话：能演示就行。
可真正的交付现场不是这样。
一个专业 Demo 会暴露四件事，而且每一件都很要命：
第一，你是否敬畏调用链。
Init/UnInit、Start/Stop、回调绑定/解绑、渲染窗口创建/销毁、录制参数到底什么时候设……顺序错一个点，就足够出现偶现黑屏、绿屏、闪烁，甚至死锁。
音视频这种东西，很多 bug 不会立刻爆，它会在客户那边跑三天，第四天凌晨两点给你一个“偶现”。你解释不清，就会被判死刑。
第二，你有没有边界意识。
UI 逻辑和播放控制混在一起，短期看很爽：改起来快。
但功能一多就完了：播放/暂停、录像/快照、全屏、滤镜、码率统计、音量调节、多路播放、回调渲染……全塞一个文件里，维护成本不是线性增长，是指数级。
第三，你懂不懂稳态。
日志、错误码、状态机、异常恢复、资源释放、并发控制——这些东西写起来枯燥，但它们是“能不能上线”的信用。
客户不怕你功能少，怕的是你“看着能用，实际不稳”。
第四，你能不能跨平台一致。
同一套底层库，Windows/Android/iOS/Unity 行为如果不一致，客户会天然怀疑：你们是不是连自己的系统都没完全吃透？
一旦这种怀疑种下去，后面谈什么都难。
所以我们 2025 年打磨 Demo，其实是在做一件很现实的事：减少不信任。
把“我说我很稳”，变成“你一跑就知道我很稳”。
二、为什么我同时试 ChatGPT、Gemini 3、Claude：重构这件事，最怕“自洽幻觉”
我 2025 年用过的 AI 工具主要三个：ChatGPT、Gemini 3、Claude。
很多人问：为什么不固定用一个？
答案很工程化：重构不是写新代码，重构是减少错误。
重构最怕一种东西：我叫它“自洽幻觉”。
你以为你把逻辑理顺了，实际上只是换了一种混乱；你把代码写得更漂亮了，实际上状态机更复杂、线程边界更模糊。
单一模型更容易让人掉进去——它说得越顺、越自洽，你越容易把“合理”当成“正确”。
所以我刻意做交叉验证：
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同一个问题，让三个模型分别给：模块边界切法、调用链清单、风险点清单、替代实现方案
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结论一致的部分，当作“共识基线”
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结论不一致的部分，我反而更警惕：这里通常就是关键风险点，必须回到真实代码和真实运行去验证
对系统工程来说，这不是折腾，这是风控。
用模型差异做对照，用结论分歧逼自己回到事实。
三、三种 AI 在我的 Demo 重构工作流里怎么分工
我不太爱争谁“更强”。工具强不强，最后都落在你的工作流里。
1）ChatGPT：更像“结构化重构搭子”
我用它最多的，是做结构化拆解：
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把“上层混杂”的 Demo 拆成：UI 层 / 控制层 / SDK 封装层 / 渲染层 / 录制与落盘层
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把调用顺序写成清单：全局 Init → 实例创建 → SetParam → SetCallback → Start → Stop → 解绑回调 → 释放实例 → 全局 UnInit
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把异常路径补出来：断流、重连、窗口重建、渲染模式切换、录像与播放并存时的状态切换
它对我最直接的价值是：让我从“凭感觉改”变成“按步骤推进”。
2）Claude：更像“长上下文审稿人”
重构最痛的不是改一处，是改完以后整体是否一致。Claude 更像一个能耐心通读长代码的编辑：
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找“同名不同义”的变量
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找散落各处的状态判断、隐性重复逻辑
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帮我统一命名、日志、注释、错误处理风格
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把“像 Demo 的随意写法”收敛成更工程的表达
它的价值是：让重构后的代码看起来像一个团队写的，而不是补丁堆起来的。
3）Gemini 3：更像“快速对照与方案展开器”
我用它更偏“快”：
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同一个问题让它给多个方案，我快速比较利弊
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需要结合截图、UI 结构、流程图理解时，它更顺手
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做快速问答式对照：换问法连问几轮，找它稳定输出的“共识部分”
它的价值是：把探索成本压下去，让我更快进入“选方案→落地验证”。
四、AI 带来的真实收益：把上层“专业度”补齐，让我去做更硬的价值
这一年 AI 对我最大的帮助，不是替我多写几千行代码，而是把 Demo 往“可交付样板”方向推进，省出了时间——让我能把精力投到底层研发和深度思考。
1）UI 与播放逻辑剥离：让 Demo 可维护、可扩展
很多写 C/C++ 的人做上层 Demo 的天然倾向是：“先写一起，能用就行”。
短期很快，长期一定炸。
AI 帮我更快形成一套分层模板：
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UI 只负责触发事件与展示状态
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控制层负责状态机与业务编排（播放与录像是否可并行、切换时机）
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SDK 封装层只管接口边界与资源生命周期
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渲染层独立处理性能、线程边界与绘制策略
这一步做完，Demo 不是“能用”，而是“能养”。
2）状态机收敛：减少偶现 Bug 的生存空间
上层 Demo 最要命的 bug 往往不是语法错，而是这种：
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停止后重播偶现无画面
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切渲染模式偶发闪烁
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全屏后恢复偶发抖动
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回调线程偶尔阻塞导致卡顿
这些问题归根到底是：状态机和线程边界没管好。
AI 在这里更像“风险枚举器”：逼你把进入/退出条件写清楚，把可重入、不可重入路径标死。
3）跨平台一致性拉齐：同一套 SDK，Demo 行为要像一个产品
同一套底层库，如果各平台 Demo “各自发挥”，后续维护会越来越偏。
AI 在这里更像对照工具：把 A 平台调用链对照 B 平台，找出漏掉的全局初始化/释放、遗漏的回调解绑、不一致的参数设置时机。
跨平台统一这件事不刺激，但极其值钱。它等于减少未来的维护债。
4）工程表达补齐：日志、错误码、注释、验收点更像样板工程
客户不是你同事，他不会读你的心。
Demo 要专业，就得让问题可追、可定位、可复盘。
AI 让“工程表达”的成本下降：日志模板、错误码表、验收项清单、回滚说明……这些都更容易标准化。
你不用在这种事上耗掉你的注意力。
五、结合我们的模块化体系：AI 把上层工程化推快，我就能把时间花在更深的地方
我们的产品本身就是“全链路模块化”的思路：推流、播放、录像、转发、设备接入（比如 GB28181）、轻量级服务……都是为了让系统能按场景组合，既能快落地，也能控成本、控风险。
对我来说，AI 的意义很实在：
它帮我把上层 Demo 的工程化推进得更快、更系统，于是我能把省下来的时间投到更“硬”的问题上，比如：
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模块之间怎么更像搭积木，减少耦合
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低延迟链路怎么在弱网与边缘算力下仍然可预测
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设备接入与协议兼容性怎么变成默认能力，而不是现场补丁
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跨平台一致性怎么收敛成可复用模板，让团队协作成本更低
这些才是“产品级 SDK”真正要解决的事，不是 Demo 上多一个按钮。
六、辩证看 AI：它提升效率，也放大风险
AI 是放大器，不是方向。它能放大效率，也能放大问题。
它确实能让你更快把 Demo 做得像样，但也容易让人误以为：像样=可靠。
尤其在重构里，最危险的是：你把模型给的代码贴进去，结构看起来更清晰了，实际状态机更复杂、线程边界更模糊、异常路径更脆弱。
所以我给自己立了三条硬规矩：
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AI 写第一版可以，最后一公里必须我来
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状态机/线程/资源释放这种高爆区，宁可手写
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让 AI 当审稿人，不让它当作者：它列清单、找漏洞、做对照；我负责拍板与背锅
这就是我 2025 年用 AI 的工程化姿势：吃红利，但不交方向盘。
七、2026：我想练的不是“用 AI 写代码”，而是“问问题”和“构建 Agent”
回头看 2025，我越来越确定：AI 的上限不取决于它能生成多少代码，而取决于你能提出多好的问题。
下一步我想提升两件事：
1）提问能力：把问题问到“可验证、可落地、可验收”
同样一句“怎么重构”，如果你能把这些说清楚：
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输入条件（平台、渲染模式、是否多路）
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调用链（Init/Start/Stop/UnInit、回调绑定/解绑）
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约束（性能、延迟、线程模型）
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最坏情况（弱网、断流、长稳）
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验收标准（不闪、不抖、不泄漏、可恢复）
AI 的输出质量会有质变。这不是技巧，这是工程思维。
2）构建 Agent：把高频重复流程半自动化
我希望把一些高频流程做成 Agent 可执行的工作流，比如：
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结构审稿清单：模块边界、状态机完整性、资源释放顺序
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跨平台调用链对照：是否漏全局 Init/UnInit、是否漏回调解绑
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日志与错误码规范化
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Demo 模板生成：让不同平台 Demo 看起来像一个产品
不是为了偷懒，而是为了把人的精力留给更稀缺的事：架构判断、稳态设计、极端场景推演、工程取舍。
结语：AI 帮我省时间，我把时间花回更贵的地方
写到这里，天应该刚亮。
窗外不是深夜那种沉下去的黑，而是清晨那种还没完全醒的灰——楼下偶尔有车声，风也很轻，像在提醒你：新的一天已经开始了。
如果你也习惯在早晨挤出一点时间——在通勤前、会议前、孩子醒来前，趁世界还没吵起来，习惯的坐到电脑旁，提前规划好一天的工作、生活，你大概能懂我这一年的心情：不热血，也不悲观，更像把手伸进冰水里反复摸一摸。
2025 年我用 ChatGPT、Gemini 3、Claude，不是为了显得更“先进”，也不是为了晒“我生成了多少行代码”。
我更在意的是：它们能不能让我把跨平台 Demo 做成真正的样板工程——把边界切清，把状态机收敛，把异常路径补齐，让同一套 SDK 在不同平台上表现得像一个产品。
AI 的确把我推得更快。
但更重要的是，它逼我更清醒：快不等于强，能跑不等于能扛。
真正值钱的，是在最坏的网络、最碎的设备、最长的运行里，系统仍然像系统。这件事没人能替你背锅。
所以 2026 年我的目标很直白：把 Demo 做成样板工程，让更专业的提问方式，把重复劳动交给 Agent，把稀缺判断留给自己。
时代的风向会变，电梯也会下行。
我只做一件不那么浪漫、但更可靠的事：把缆绳一点点维护好。
等洪水来时，坝要站着；等喧嚣退时，留下的是硬度。
