【AI Talk】08 Agent 带来的工程质量幻觉

随着 25 年底 Coding Agent 的能力突破临界点，我已经很久没有再手写过代码了。按照技术的传播规律，预计到今年第三季度，绝大部分代码的实现工作就会由 AI 完成，那么问题就来了，现在的研发工程师何去何从？所以今天我想以一线研发负责人的视角，以工程质量为切入点，聊聊我的观察和想法。

观察 1：技术品味是手段，工程质量是目的。

研发容易走进的一个误区就是把手段当成目的，比如花太多的时间想要去找到“最优雅”的技术。现在有了AI之后这个误区被放大了数倍——AI总能生成看起来语法完美、结构优雅的代码，甚至能主动给你优化出“更符合设计模式”的实现，但问题在于，真的和业务的需求匹配么，是否能够更好适应未来的需求变更，随波(AI)逐流的后果就是醒来发现掉坑里了。

另外一个极端就是试图去管理 AI 在不同时间点生成的“脚本级”零散代码，大部分脚本都是当时解决了某个临时问题，之后场景稍微变一点就完全用不了，反而团队花在管理这些脚本上的时间比写新脚本的时间还多。

观察 2：技术品味本质上是在深入理解业务和团队的基础上，在架构、先进性、复杂度和成本上找到均衡点。

AI生成代码的时候是没有“业务上下文”和“团队上下文”的，它只会按照通用的最佳实践来输出。同样是做一个用户管理模块，To C的消费级产品和To B的企业级产品需要的技术选型完全不同，十人以下的小团队和百人以上的大团队适合的封装层级也天差地别。如果完全让AI来做技术决策，它大概率会给你输出一个“业界标准”但完全不匹配你当前团队和业务阶段的方案，看起来每个部分都符合技术规范，但跑起来处处是问题。

从这个角度来说，初级工程师的关键点就是通过写代码来理解软件工程，而高级工程师需要把绝大部分精力放在给AI做技术选型、边界约束和结果验收上——这些需要判断的部分，才是技术品味的核心价值。什么？你说中级工程师怎么办？不好意思，要么降级成初级，要么快速提升到高级，因为未来不需要中级工程师（苦笑）。

观察 3：工程质量的衡量标准是以 6 个月为周期的重构-重写循环。

第一版代码能用，第二版代码勉强能改，第三版代码运行不起来，第四版代码只会持续说“你说得对”但是就是改不对，最终不得不推翻重来。这种绕了一圈回到原地的感觉，多来几次就容易心态爆炸。完全丢给 AI，用重写来代替重构只是在逃避问题，并且丢失部分在迭代中隐含的业务理解知识，导致重复填坑。

比较理想的状态是半年内能持续在一个项目中，用重构的方式进行迭代。半年后深度复盘总结后，借助 AI 完整重写。或者换句话说，一辆车如果只是样子没变，从底盘到全部系统都换了个遍，是不是也就等于一辆新车了。

写在最后：

识别幻觉需要成本，也许是 10 亿 token，也许是 100 亿。Token 有价，时间无价。这让我想到了 Ansel Adams 的一句话：

The single most important component of a camera is the twelve inches behind it.

编码未来也是一种摄影，而摄影师的头脑、审美与思想，比器材更重要。