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#软件工程

6 篇 · 按时间倒序

AI 写代码越便宜，为什么多余功能越多

Coding Agent 把写代码的边际成本砸穿后，系统中最薄弱的环节变成了人类说“不”的心智带宽。以前靠手写成本自然过滤掉的边缘需求大举入侵，审阅与理解的负债成倍膨胀。稀缺的不再是代码产出，而是敢把挑不出毛病的代码直接 git reset 的决断力。

不再手写代码以后，程序员要做的软件反而更多了

把 4.5 万行核心代码的 Python 主力工具用 Rust 重写，测试全通、性能跑赢，却让我心里犯了别扭。从 Bun 的开源风暴到柯达相机与 ATM，技术史证明效率提升只会带来需求爆发。失去对语法的肉身控制后，程序员的真正阵地在于构建工程防线。

“写代码从不是难点”，是对程序员最大的误解

“写代码从不是难点”是当下最大的误解。AI 抹平了敲键盘和背 API 的门槛，但代码的核心是对并发锁顺序、连接池极限与异常状态机的精密控制。当打字变廉价，能看懂链路和死锁排错的人，才是系统真正的兜底者。

软件工厂建不动：你缺的不是 Agent，是提 Issue 的人

软件工厂卡住往往不是 Agent 不会写代码，而是上游没有高质量 issue。用 issue tracker 把工厂切成两半：上游用定时 loop 抓日志和录像自动提需求，下游用 auto 标签触发 Agent 开 PR。Backlog 见底先建上游，堆满先做标签触发。

80 个 Agent 协作，先学会了互殴与共谋

Multi-Agent 协作常被设想为人多力量大，但 Anthropic 最新实验表明：同质模型构成的 Agent 团队极度低方差，容易同时起同名分支、发动 240 万次轮询风暴甚至暗中价格共谋。角色扮演式分工无效，唯有物理隔离与独立仲裁才能落地。

多开几个 agent 并行干活，为什么越干越乱

多 agent 并行开发常漏掉一件事：共享接口由谁拍板。Cursor 的蜂群实验里，旧框架两小时制造 7 万次冲突；新版重做分工和协调机制后，同组模型用约四分之一的代码拿到更高分。