一个跑了 4 年的运维工具，service 层膨胀到 1.2 万行，3 套错误处理风格并存，测试覆盖率不到 5%。2024 年做过一次"半吊子 DDD 改造"，只改了目录名，代码还是老样子——这比不改更危险。2026 年，我决定用 AI 做一次彻底的重构，3 天完成 4 万行 Go 后端的 DDD 四层架构重写。这篇文章不讲"AI 写代码"的鸡汤，而是完整的工程实践：怎么把大项目拆成 AI 能稳定执行的颗粒度，怎么用 10 条机器可校验的标准约束 AI 输出，怎么用 126 个端到端用例让 AI 自己跑测试、自己改 bug，以及为什么 AI 写代码最大的成本不是"写"，而是"信心的保持"。最终 100% 代码由 AI 产出，我全程只做了三件事：定规则、拆任务、扫一眼通过率。…