在AI辅助编程时代，传统的代码封装思维正面临挑战。一种主张采用垂直、简单调用链的编程思路开始受到关注，它通过牺牲部分代码复用性，换取了极高的可读性与可维护性，为团队协作与后期迭代提供了新的解决方案。
智能速览
烂代码的根源是过度封装，而非代码重复。
AI编程提倡垂直简单的调用链，一个模块只处理单一业务。
将新增和编辑等功能拆分为独立的调用链，避免底层混合判断。
代码重复在AI编程中不一定是缺点，它能提升可读性和可维护性。
AI能高效生成和维护这种看似重复的代码，极大简化了模型字段变更。
精华内容
在AI辅助编程的浪潮下，传统的代码封装思维正在受到挑战，一种更注重可读性和业务独立性的垂直调用链方法开始崭露头角。
烂代码的根源
许多时候，所谓的“烂代码”其根源并非代码重复，而是过度的封装。当一个方法或模块试图处理过多的业务逻辑时，它会变得臃肿且难以理解。传统编程追求“优雅”，倾向于用一个通用方法处理多种场景，但这往往导致阅读代码时需要不断通过断点和注释来理解其内部复杂的判断逻辑，反而降低了可读性和维护效率。
垂直调用链实践
核心思路是构建垂直简单的调用链，让每个模块只专注于一项核心业务。以商户资料入驻功能为例，应将“新增”和“编辑”操作彻底分离。新增就从头到尾只做新增，编辑则作为独立的业务流程在最高层调用。这种模式下，业务逻辑非常清晰，即使新接手项目的人员也能顺着调用链快速理解功能全貌，无需深入底层去解析复杂的判断分支。
拥抱“重复”的代码
这种垂直化设计带来的直接“后果”是代码量的增加，例如新增和编辑可能需要各自独立的DTO模型。但在AI编程的语境下，这并非坏事。看似重复的代码，因其职责单一、逻辑清晰，反而具备了更高的可读性。可读性即代码质量，当AI能够快速生成这些代码时，人力成本已不再是首要考量因素，代码的清晰度和易维护性变得更为重要。
AI带来的变革
AI编程让这种模式的实施成本大大降低。以往需要手动维护的重复代码，现在可以交由AI高效生成。更重要的是，当业务需求变更，例如需要修改某个模型字段时，可以直接指令AI在整个垂直调用链中进行同步修改。无论是从上至下还是从下至上，AI都能精准完成更新，避免了手动修改可能导致的遗漏错误，这是传统编程方式难以比拟的优势。
