AI编程时代，为什么反而要回头学"老古董"瀑布模型？本文从内聚耦合、DFD图、需求分析三个维度，解读结构化开发方法在AI时代的现代价值。

结构化开发方法：瀑布模型50岁后，程序员集体"考古"发现了什么

2018年某天，某银行科技部的李工盯着屏幕上堆积如山的需求变更单，突然意识到一个问题：他们用结构化方法开发了五年的核心系统，代码总量已经超过300万行，但每次需求变更的平均响应时间是——三周。

三周。业务部门已经等不起。

这是结构化开发方法的"经典困境"。它的名字叫瀑布模型，听起来很稳重，实际上也确实稳——稳定地慢，稳定地僵硬，稳定地在需求变更面前筑起一道高墙。

所以呢？ 今天这篇文章，我们不聊教科书里的DFD图怎么画，而是聊聊：为什么这个"老古董"在2026年突然又开始被频繁提起？以及——它到底做对了什么，让AI时代反而要回头"考古"？

1. 瀑布模型：一套让300万行代码"可控"的哲学

结构化开发方法的核心逻辑很简单：先把问题想清楚，再动手写代码。

需求分析阶段，你要产出需求规格说明书，明确系统要做什么。总体设计阶段，你要画出系统架构图，确定模块划分。详细设计阶段，你要写出每个模块的伪代码。最后才到编码。

每一步都有产出物，每个阶段都有评审门槛。你不需要天才程序员，你只需要——按规矩来。

这套方法在航天、医疗、军工这类"出错就要命"的领域依然活着。波音787的飞控系统代码量约1400万行，用的是严格遵循结构化思想的DO-178C标准。不是因为它先进，而是因为它的每一个决策路径都必须能被追溯和证明。

换句话说：结构化方法的核心价值不是"快"，而是"可证明的可靠"。

结构化设计里有一对核心概念：高内聚、低耦合。

内聚指的是一个模块内部各个元素（函数、变量）之间的关系有多紧密。功能内聚是最高级别——一个模块只做一件事，而且做得完整。偶然内聚是最低级别——模块里的东西凑在一起纯粹是因为"缘分"。

耦合指的是模块之间的依赖程度。数据耦合最好——模块A只把参数传给模块B，你改B的内部实现，A不用跟着改。内容耦合最差——A直接捅进B的内部，改一行代码可能炸掉整个系统。

这两个概念为什么在AI时代反而更重要了？

因为AI辅助编程工具（如Copilot、Cursor）写出来的代码，最大的问题是——缺乏设计感。AI生成代码的速度极快，但它倾向于"能用就行"，不会主动思考模块边界在哪里、依赖关系怎么清理。

结果就是：AI让代码产量翻10倍，但代码的耦合度也翻10倍。一年后，这些"AI快代码"变成了没人敢动的技术债务。

高内聚低耦合的设计原则，在AI时代不是过时了，而是更稀缺、更珍贵了。

结构化分析的核心工具是数据流图（DFD）。它的作用是把业务需求翻译成一张"数据在系统中怎么流动"的地图。

0层图展示系统的主要功能模块，1层图分解每个模块的子功能。每一个数据流、数据存储、加工逻辑都有明确的定义。

这套方法在需求模糊阶段特别有用。当你不知道系统"该是什么样"的时候，先画DFD——通过数据流反向推导功能完整性，是一个很有效的方式。

AI时代有个类似的东西叫"上下文工程"（Context Engineering）。核心逻辑是——给AI足够清晰、完整的上下文，它才能产出高质量的代码。

DFD本质上就是一种结构化的上下文表达方式。只不过当年画在纸上，现在可能变成结构化的prompt。

Vibe Coding（氛围编程）是2025年最火的概念——用自然语言描述需求，AI直接生成代码。听起来很美好，但实际落地时最大的问题是什么？

"我说了我想要的，AI给了我一个看起来对但实际跑不通的东西。"

问题的根源在于：开发者自己也没想清楚"我到底想要什么"。

没有结构化的需求分析能力，你给AI的prompt就是模糊的、碎片化的。AI基于模糊的prompt产出看似合理但实际跑偏的代码，然后你花三倍时间去debug。

这就是为什么越是大厂，越开始强调"AI时代的结构化方法"。不是要回到纸笔时代，而是要——用结构化的思维去驾驭AI，而不是被AI带着跑。

Google内部有一套AI辅助开发规范，要求每个需求必须先写出结构化的规格文档（Spec），明确输入输出、边界条件、错误处理，再交给AI生成代码。这本质上就是结构化需求分析在AI时代的"复刻"。

第一，结构化方法不是用来"取代敏捷"的，它解决的是不同问题。

需求明确、变化少、可靠性要求高的场景（嵌入式、安全关键系统），瀑布模型依然最优。需求变化快、探索性强、迭代周期短的项目，敏捷更合适。它们是分工关系，不是替代关系。

第二，内聚耦合思维是代码质量的"护城河"。

AI可以帮你写代码，但设计模块边界、定义清晰接口的责任依然在架构师身上。AI生成10万行代码，如果耦合混乱，维护成本会吃掉你所有的效率收益。

第三，结构化文档能力是AI时代最被低估的技能。

能写出清晰规格文档的人，在AI时代比能写代码的人更稀缺。因为他们能"驾驭"AI，而不是"使用"AI。

2026年的今天，结构化开发方法已经50多岁了。它不酷，不新，不符合"快速迭代"的创业叙事。但它的核心思想——先想清楚再动手，模块边界要清晰，依赖关系要可控——依然是软件工程的地基。

AI可以让我们写得更快，但想清楚这件事，永远只能靠人。