我们花了十几年把系统拆得足够碎，让上百号工程师能各管一摊、井水不犯河水。结果AI Agent一来，开口就要"看全部代码"。这不叫技术迭代，这是理念层面的相撞。软件开发正在经历一场静悄悄但不可逆的权力交接。写作代码的主力，正在从人变成机器。从"分而治之"到"统揽全局"过去二十年，软件架构的演进逻辑几乎可以用四个字概括——分而治之。面向过程把大程序拆成函数，面向对象把函数组织成类，微服务把类聚合成服务，每个服务独立部署、独立技术栈、独立团队，各管各的一亩三分地。这条路的底层假设从未变过：人类工程师的认知带宽有限，需要用边界切割来降低单人负荷(当然也方便分责和背锅)。一个团队管支付，一个团队管订单，一个团队管用户，彼此通过API契约通信，内部实现互不可见——这是被一百人以上工程组织反复验证过的生存策略。但AI Coding Agent的工作方式彻底反了过来。你让Claude Code或者Cursor在一个微服务多仓库环境下干活，它对这个系统80%的部分是"盲视"的。你想让它改一个跨服务功能？你得手动把接口定义从前端仓库复制到后端仓库，把数据库schema从独立仓库贴进聊天窗口，再用自然语言告诉它"支付服务里有这样一个接口，参数是这些，返回那些"。说白了，你在给AI当"上下文中转站"。Monorepo（单一仓库）在这个场景下的价值就凸显出来了。前后端、共享类型定义、数据库schema、API契约全部放在一个仓库里，AI Agent打开项目就能看见全貌。它可以在一次PR里完成跨服务的原子化修改，改完立刻跑下游验证有没有破坏。同样的改动在多仓库环境下可能要4到6个PR、3倍的评审周期。选仓库结构，以前看团队规模和权限隔离需求，现在要看"AI Agent能多好地推理这个代码库"。两条分岔路：中小项目全面AI化，大型项目聚簇演进这个转变不是一刀切。不同规模的工程组织，走的路截然不同。中小项目：AI当主力，人当监工坦白说，中小型项目（团队在10人以内、代码量在10万行以下）正在全面进入"AI主导开发"时代。理由非常朴素——快。你让一个全栈工程师手写一个带鉴权、