上周 review 一个团队的代码。他们想做一个能自主修 bug 的 Agent，架构设计得很漂亮，模型选的也是最新的。但 Agent 跑起来后，改完代码就停了——它不知道怎么验证自己改得对不对。
我问他们：「测试覆盖率多少？」
「大概 30%，而且跑得慢，本地跑一次要 15 分钟。」
「日志呢？有结构化日志吗？」
「有，但格式不太统一，有时候打 JSON，有时候打纯文本。」
「Health Check 呢？」
「有个 /ping 接口，返回 200。」
我说：那你的 Agent 改完代码之后，怎么知道改对了？怎么知道部署上去没炸？怎么知道要不要回滚？
他想了想：「只能让人看一眼。」
我说：对，这就是问题所在——你的系统不是为 Agent 设计的，是为人设计的。 人可以用经验判断「这个改动应该没问题」，Agent 不行。Agent 只能依赖 可以调用、可以验证、可以反馈 的能力。
[Read More]上周和一个做了十五年全栈的朋友吃饭。他最近从大厂出来，拿到两个 offer：一个是去创业公司做 Agent，一个是去传统企业做数字化。他选了后者，理由是「Agent 太新了，不确定性太大」。
我问他：你觉得做网站和做 App 有什么区别？
他想了想：「差不多，都是接需求、写代码、上线、迭代。」
我又问：那做 Agent 呢？
他说：「也是接需求、写代码、上线、迭代。只是交付物从页面变成了 Agent。」
他自己把答案说出来了，但没意识到这句话有多重要。
早上九点，我打开电脑，同时启动了三个 AI 任务：让 Claude 审查昨天提交的代码、让 Codex 生成单元测试、让另一个 Agent 整理技术方案文档。一个小时后，三件事都有了初步产出。
要是在两年前，这三件事需要一整个上午，甚至更久。
效率确实提高了。但我发现一个有意思的事情：当我放下 AI 产出物，开始做真正重要的决策——这个架构该不该拆、这个技术路线要不要换、这段代码的设计到底对不对——AI 完全帮不上忙。
这不是 AI 不够好的问题。这是工程效率的本质。
我对 AI 时代工程效率的判断很简单：
本质上只有两件事发生了绝对的变化：
其他方面，还得靠人的品味。
[Read More]2024 年，GitHub 上产生了 2560 亿行 代码，其中 41% 由 AI 生成。
这是一个惊人的数字，但更惊人的是未来 3 年的预测：随着 AI 编程工具渗透率从 50% 飙升至 90% 以上，全球代码总量预计将增长 4 到 10 倍。
面对这种指数级的生产力爆发，许多人的第一反应是恐慌：“程序员是不是要失业了？”
然而，经济学规律和历史经验告诉我们一个截然相反的结论：未来 3 年，从事软件行业的人数不仅不会减少，反而会迎来史无前例的增长。 软件行业正在经历一场从 “手工业” 到 “工业化” 的范式转移，而这场转移将吸纳海量的 “新从业者”。
[Read More]2023 年，你需要写一个爬虫：requests 发请求 → 正则解析 HTML → 异常处理 + 重试，300 行代码，每行都是你写的。
2025 年，你告诉 Agent：「把某网站上最近 100 篇文章的标题和链接存到 CSV 里」，它自己写代码、调试、跑通、交付结果。
问题来了：到底哪一段代码是你「写」的？
这不是编程工具的升级，而是软件开发范式的根本性转移。Karpathy 在 2017 年提出「Software 2.0」时说：神经网络是程序员用数据写出的程序。但八年后的今天，2.0 已经不够用了——因为系统不再只是「被训练」，它们开始「自己决定怎么做」。
我把这个演进分为四个阶段：
[Read More]二十年前，Steve McConnell 的《代码大全》(Code Complete 2nd) 以其近 900 页的体量，成为软件工程领域一座难以逾越的丰碑。二十年后，它依然是无数工程师书架上的必备经典。在一场深度的访谈中，McConnell 分享了这部巨著背后的故事、对职业发展的深刻洞见，以及对 AI 时代的冷静思考。
尽管技术浪潮已更迭数代，但 McConnell 的核心思想依然闪耀着永恒的光芒。我从中提炼出三大"启示"，它们穿越了语言和工具的变迁，直指软件开发的本质。而当我读完 Anthropic 刚刚发布的 The Complete Guide to Building Skills for Claude 时，我惊讶地发现：这份 AI 时代的"新代码大全"，正是 McConnell 理念的最佳实践者。
[Read More]OpenClaw 一天发布了两个版本。消息传开后，有人兴奋地说"AI 时代人月神话终于被打破了"，也有人冷静地问"这真的算打破了吗？"
这个问题值得认真回答。因为它触及的不是某个产品的发布节奏，而是软件工程最根本的规律之一——加人到底能不能加速交付？ 在 AI Agent 成为新型"开发者"的今天，这条规律是否需要被重新审视？
[Read More]软件工程师正在经历一场静悄悄的范式革命。过去，一个工程师要成为团队中的技术骨干，往往需要五到十年的摸爬滚打——踩过无数坑，读过海量源码，在生产环境的故障中积累经验。但现在，一个善于使用 Claude Code 的工程师，可以在几个月内走完别人多年的路。这不是夸张，而是正在发生的事实。
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