跳到主内容
@wquguru
精选88meng shao技巧与观点

Thorsten Ball:AI时代软件开发瓶颈转移至定义问题

软件开发的瓶颈正在从 "写代码" 彻底转移到 "定义问题"

原文
发到 X
推荐理由

深度复盘 AI 对软件工程范式的冲击,给出可迁移的方法论思考,适合所有关注 AI 工程落地的从业者收藏参考。

软件开发的瓶颈正在从 "写代码" 彻底转移到 "定义问题"

@thorstenball 认为:当模型产出的代码质量超过人工审查能力时,围绕"人写代码"建立的一切工艺、流程和工具(code review、单测、终端、PR、敏捷)都将失去存在基础!

关于代码本身:传统质量标准将失效 · Code review 已死:人无法在合理时间内找出模型代码的问题,只能审查"系统与其组合方式",而非逐行看代码。 · 单测可能死:他给出现场证据——模型一次写出 900 行 Arduino C,零编译错误、上电即跑。测试如同"辅助轮",不摔倒就不需要。 · "好代码"的概念本身值得怀疑:我们对好代码的定义(整洁、可读、格式规范)本质上是为"人要读改代码"服务的。当修改代码的主体变成模型,80 列宽度、换行位置这类标准对 agent 毫无意义;推而广之,你心中其他所有"好代码"属性都应重新审视。 · 开源形态改变:"given enough eyeballs, all bugs are shallow" 依然成立,只是眼球换成了人工的。

关于人的价值:从工匠到架构者 · 写代码的"手艺"会消失(意大利手工鞋匠还存在,"但看看你脚上穿的是什么");但"构建软件的手艺"空前重要:理解业务问题、借鉴已有方案、把握发布时机与反馈循环,这才是新游戏。 · 大多数 bug 将不再是"编码 bug",而是"你要错了东西"的 bug。

关于流程与组织:现有协作范式解体 · PM/设计/工程三权分立不再合理,敏捷、Scrum 都会死;把票塞给 agent 再向人汇报的"肉身代理"式工程师将失去价值。 · 大公司与小公司的工程差距会拉大:创业公司若模仿 Google 的流程会显得更可笑,因为它们本可以更快、更少约束。 · 人工的性能优化贡献仍将存在,但只是边缘案例:99% 的软件没有用户、没有人在跑,快慢无所谓;真正要紧时,模型也能修。

关于工具与范式:token 是新的计算范式 · 终端将死:shell、文本编辑器、CLI 工具、jq 命令行组合,会变得像"用 Perl 写单行程序"一样古老;他以终端爱好者身份说这话,分量更重。 · 最深刻的洞察:我们被 80 年确定性计算机史绑架,把"计算机一直这样工作"误认为"计算机必须这样工作",正在进入"后二进制时代",一切都会在 token 之上重建。 · UI 会被即时生成:菜单、设置页、仪表盘本质上是"给笨机器用的人类 API",机器变聪明后 UI 大幅减少。

关于经济与时间线 · Token 就是新生产资料:未来几年,拿不到足够 token 的人就像 80 年代买不起个人电脑的人,只能打二级联赛。 · 模型不会走向"便宜的笨模型":更聪明的模型犯错更少、轮次更少;"你什么时候真的会接受'它错几次也没关系'?" · 替换需要一代人:就像今天仍有人靠 ASP 开发谋生,10 年后仍会有写代码的岗位,"但你想做那份工作吗?"

更进一步:量化金融体系

看懂新闻只是起点——沿量化金融路径,把它变成能交付的工程能力

进入量化体系 →

相似阅读

关联信息,但可能不是同一事件