主要观点：构建最小可行产品（MVP）通常在极端时间限制下进行，AI 可部分缓解这些限制，帮助团队做出更明智决策。
关键信息：

• AI 能根据他人经验建议替代方案，虽不能做决策但可助团队更了解情况以做决策，还能生成运行实验所需的支持代码。
• 软件架构关键在于做出权衡决策，AI 可在理解质量属性要求（QARs）、推动架构决策、用实验获取实证结果、记录和沟通架构、理解与其他系统接口、管理技术债务、实施反馈循环、风险识别和缓解等方面帮助团队。
• 例如在理解 QARs 时，AI 可提示被团队忽略的要求；在推动架构决策时，可缩小技术搜索范围；在实验方面，可帮助创建代码、发现和修复漏洞等；在记录沟通方面，可辅助各种文档工作等。
  重要细节：
• 在定义软件架构时，强调其是关于捕捉决策而非描述结构，重要决策是在 QARs 间做权衡。
• AI 不能完全执行任务，但能部分支持，如在提示工程中提供重要上下文与结果一样有用。
• 验证 AI 生成结果需开发者技能，实验是验证的唯一真实方式，AI 可帮助创建简单 UI 进行测试等。
• AI 可帮助管理技术债务，识别可能增加债务的代码区域，但不能做决策权衡，提供上下文可获相关信息。
• AI 可通过多种方式帮助评估决策，如生成自动化测试、进行代码审查等，还可帮助识别和缓解架构风险，通过提供通用风险清单供团队讨论。