只要底層代碼是AI寫的，那么軟件工程的范式必定要發(fā)生變化

只要底層代碼是AI寫的，那么軟件工程的范式必定要發(fā)生變化

Warning: 這是一個(gè)扯淡貼，我自己都沒把細(xì)節(jié)想清楚，純探討，純扯淡。

我們正在進(jìn)入下一個(gè)軟件工程的范式：生態(tài)化（沒錯(cuò)，就是那個(gè) eco-system，生化環(huán)材里的“生”，生物這個(gè)學(xué)科里會(huì)涉及的生態(tài)）。

關(guān)鍵在于AI寫出來的代碼你怎么定位

過去幾年，程序員群體圍繞著“AI 會(huì)不會(huì)替代程序員”這個(gè)話題吵了無數(shù)次，互相拉黑、互相開噴。但在我看來，這些爭論都白費(fèi)了，因?yàn)楦締栴}一開始就問錯(cuò)了。真正的關(guān)鍵不是“AI 替代與否”，而是：你究竟如何定位 AI 寫出來的代碼？

有人可能覺得奇怪：AI 寫的代碼，不就是代碼嗎？還能是什么？可你回想一下大學(xué)里的“軟件工程”這門課，那真的是“寫代碼課”嗎？當(dāng)然不是。軟件工程講的是一個(gè)多層次的工程體系，而不只是單純的代碼實(shí)現(xiàn)。Layers!

所以在我看來，AI 寫的代碼不能被當(dāng)成穩(wěn)定的“產(chǎn)品”，而應(yīng)該被理解為一種熵源。大模型的本質(zhì)決定了它的輸出雖然極端高效，但并不是低熵的終態(tài)，而是高熵的輸入。它的特點(diǎn)非常鮮明：數(shù)量多，可以瞬間產(chǎn)出海量實(shí)現(xiàn)；質(zhì)量雜，正確與錯(cuò)誤并存，差異巨大；重復(fù)性高，常常生成類似功能的多版本。這些特征意味著，AI 輸出的代碼更像是生物進(jìn)化中的“基因突變”——提供豐富的多樣性，但需要經(jīng)過篩選、壓縮和演化，才能沉淀為穩(wěn)定的結(jié)構(gòu)。(雖然低端碼農(nóng)現(xiàn)在已經(jīng)確定要被淘汰，但是你不能硬扯說低端碼農(nóng)寫出來的代碼也不一定全高質(zhì)量，這個(gè)我們后面再說，不是糾結(jié)這個(gè)問題的事）。

AI生成代碼將我們把軟件工程的范式進(jìn)程又往前了一步

如果我換個(gè)視角，把 AI 生成的代碼看成一種“熵源”，那么它的意義就不再是最終產(chǎn)品，而是燃料。這些高熵輸出，必須經(jīng)過協(xié)議約束、反饋篩選和治理機(jī)制的控熵處理，才能逐漸被壓縮為低熵的“結(jié)構(gòu)”，最終沉淀為文明級(jí)的生態(tài)資產(chǎn)。于是，整個(gè)項(xiàng)目的邏輯，就不再是單點(diǎn)開發(fā)，而是一次生態(tài)演化。所以讀這篇帖子時(shí)，請(qǐng)不要把自己僅僅當(dāng)成程序員，而要先把自己當(dāng)成一個(gè)生態(tài)設(shè)計(jì)者。在上世紀(jì) 80 年代，美國有一個(gè)著名的實(shí)驗(yàn)叫“生態(tài)箱”（Biosphere），它是一個(gè)完全封閉的獨(dú)立生態(tài)系統(tǒng)，模擬核大戰(zhàn)后的求生倉或星際航行場景。很有意思的是，它的第二任總經(jīng)理還是史蒂夫·班農(nóng)。

這篇帖子我們要探討的，正是AI 時(shí)代的軟件工程范式變化，其核心概念就是結(jié)構(gòu)池（Structure Pool）與生態(tài)演化的運(yùn)行邏輯。回顧軟件工程的發(fā)展軌跡，最早的舊范式（封閉/流水線）把開發(fā)過程當(dāng)成工廠化的流水線：需求 → 設(shè)計(jì) → 開發(fā) → 測試 → 部署。它強(qiáng)調(diào)穩(wěn)定和可控，本質(zhì)上是通過壓制熵來維持秩序。后來出現(xiàn)了過渡范式（敏捷/Agile），承認(rèn)需求隨時(shí)可能變化，引入局部演化和迭代，但仍然局限于項(xiàng)目內(nèi)的小閉環(huán)。這是從“壓制熵”走向“利用熵”的第一步。如今，我們正走向新范式（AI + 開放結(jié)構(gòu)池）：軟件開發(fā)變成了一個(gè)生態(tài)，AI 生成、用戶反饋和開發(fā)者約束共同作用于公共結(jié)構(gòu)池，推動(dòng)系統(tǒng)不斷演化。在這種模式下，交付不再是一次性產(chǎn)品，而是貢獻(xiàn)結(jié)構(gòu)單元，沉淀到池子里復(fù)用和演化。工程邏輯因此發(fā)生根本轉(zhuǎn)變：從“壓制熵”走向“利用熵”，最終進(jìn)入生態(tài)學(xué)的思維模式。

再抽象一層：封閉 → 開放、靜態(tài)設(shè)計(jì) → 動(dòng)態(tài)演化本來就是工程學(xué)整體的歷史邏輯。

在早期的工程時(shí)代，邏輯是封閉系統(tǒng) + 靜態(tài)設(shè)計(jì)。工程師像“造物主”，試圖在設(shè)計(jì)階段就把復(fù)雜性全部壓縮掉，以此換取高穩(wěn)定性，但代價(jià)是適應(yīng)性極差。進(jìn)入工業(yè)工程階段，才逐漸出現(xiàn)了局部開放。福特式的流水線把復(fù)雜制造拆解成可控環(huán)節(jié)，雖然整體依然是封閉系統(tǒng)，卻開始允許局部的模塊替換。同時(shí)，電氣化與標(biāo)準(zhǔn)化（螺絲、接口、電網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)）的出現(xiàn)，讓不同廠商、不同系統(tǒng)之間能夠首次組合。這相當(dāng)于工程進(jìn)入了結(jié)構(gòu)化階段，但仍偏向封閉。

所以，千萬不要把眼光只盯在自己的一畝三分田，從畢業(yè)到現(xiàn)在只看到眼前的屏幕和 IDE。工程的格局要抬高來看，否則根本看不清楚歷史的邏輯。

在軟件工程中，傳統(tǒng)范式如瀑布模型、V 模型，本質(zhì)還是“封閉設(shè)計(jì)—一次性交付”。隨后出現(xiàn)的Agile(所謂的敏捷/DevOps）打破了大周期，強(qiáng)調(diào)迭代與反饋，邁向了“動(dòng)態(tài)演化”。再后來，開源運(yùn)動(dòng)通過開放源代碼，讓外部貢獻(xiàn)進(jìn)入系統(tǒng)，軟件第一次出現(xiàn)了“生態(tài)演化”的模式。

由此，工程思維逐漸轉(zhuǎn)變：開始接受不確定性，用反饋驅(qū)動(dòng)優(yōu)化。整條歷史邏輯清晰可見：從封閉到開放，從靜態(tài)設(shè)計(jì)到動(dòng)態(tài)演化。早期工程靠“壓制熵”維持秩序，而今天我們靠“利用熵”來激發(fā)演化。AI 的到來，只是把這一長期趨勢推到極致，讓工程徹底進(jìn)入生態(tài)學(xué)邏輯。

在我談發(fā)展方向的時(shí)候，建議先看看我前幾天寫的兩篇關(guān)于“容器與協(xié)議”的帖子——那兩篇把我現(xiàn)在想表達(dá)的技術(shù)骨架講得比較清楚。要說明的是，這個(gè)觀點(diǎn)并非我憑空想出來：我的思考來自與不同背景開發(fā)者的反復(fù)交流，很多想法是在碰撞中逐步成形的。然而現(xiàn)在真正的難點(diǎn)在于，我們正在探索一個(gè)尚未被命名的未知領(lǐng)域；很多概念的術(shù)語還沒被發(fā)明出來，導(dǎo)致常常出現(xiàn)“說半天、卻互不相通”的狀況——看起來像是在雞同鴨講，但實(shí)際上大家可能在談同一個(gè)抽象思路。甚至我們自己都不確定彼此討論的本質(zhì)是否一致，這也是為什么在討論同一個(gè)抽象概念時(shí)，還會(huì)產(chǎn)生爭執(zhí)。語言本身就是人類理解世界的邊界；在面對(duì)全新的概念時(shí)，去拓展語言、去達(dá)成共識(shí)，比登天還難——我親身體驗(yàn)過這種挫敗感。打個(gè)比方：我從沒住過宮殿，卻在想象在做夢的時(shí)候自己當(dāng)公主；然而在夢里中我仍在自家找?guī)@種錯(cuò)位正是我們在用現(xiàn)有語言描述未來范式時(shí)經(jīng)常遇到的尷尬。

計(jì)算機(jī)世界的趨勢：從容器到協(xié)議

我的意思不是要徹底顛覆“容器”，而是現(xiàn)在有大量的協(xié)議真空

我的想法：生態(tài)設(shè)計(jì)，將項(xiàng)目變成一個(gè)“結(jié)構(gòu)池子”。

在 AI 驅(qū)動(dòng)的新范式下，軟件工程正在從封閉的流水線邏輯轉(zhuǎn)向生態(tài)化邏輯。過去的軟件開發(fā)像工廠一樣，遵循需求—設(shè)計(jì)—開發(fā)—測試—部署的線性流程，強(qiáng)調(diào)穩(wěn)定與可控，本質(zhì)上是通過“壓制熵”來維持秩序。而在新的范式中，開發(fā)被看作一個(gè)開放的生態(tài)系統(tǒng)：AI、開發(fā)者與用戶共同參與，代碼與結(jié)構(gòu)不斷生成、驗(yàn)證、淘汰和進(jìn)化。這意味著軟件工程的重心從一次性交付轉(zhuǎn)向持續(xù)演化，從單一產(chǎn)品轉(zhuǎn)向結(jié)構(gòu)單元，從工廠思維轉(zhuǎn)向生態(tài)思維。

在這一生態(tài)化框架中，結(jié)構(gòu)池子（Structure Pool）是核心機(jī)制。它是一個(gè)公共池，存放 AI、人類和用戶貢獻(xiàn)的各種“結(jié)構(gòu)單元”（容器、規(guī)則、服務(wù)、協(xié)議）。新生成的結(jié)構(gòu)單元在通過協(xié)議驗(yàn)證后沉淀到池子里，成為可調(diào)用、可組合的資產(chǎn)，并在持續(xù)反饋與選擇壓力中不斷升級(jí)或被淘汰。結(jié)構(gòu)池不是一個(gè)靜態(tài)倉庫，而是一個(gè)動(dòng)態(tài)生態(tài)，它分為多個(gè)層次：執(zhí)行層保證容器能運(yùn)行，協(xié)議層保證容器能互聯(lián)，治理層維持池子健康，演化層推動(dòng)協(xié)議升級(jí)，而文明層則讓其成為人機(jī)共用的知識(shí)與規(guī)則基建。

整個(gè)生態(tài)的運(yùn)行依賴一個(gè)容器—協(xié)議—反饋—治理的閉環(huán)：AI 或開發(fā)者生成新容器，經(jīng)協(xié)議規(guī)則驗(yàn)證后進(jìn)入結(jié)構(gòu)池，附帶元數(shù)據(jù)與版本，隨后在調(diào)度中被調(diào)用。使用過程產(chǎn)生的反饋成為適應(yīng)度信號(hào)，決定哪些單元升級(jí)、哪些淘汰，而協(xié)議也會(huì)隨生態(tài)擴(kuò)大不斷進(jìn)化。其本質(zhì)，就是把 AI 的高熵輸出通過控熵機(jī)制壓縮為低熵結(jié)構(gòu)資產(chǎn)。

在這個(gè)過程中，幾條心法至關(guān)重要：AI 代碼應(yīng)被視為熵源，是生態(tài)燃料而非終態(tài)產(chǎn)品；協(xié)議是邊界，確保不同容器能對(duì)接并過濾垃圾；反饋是驅(qū)動(dòng)力，決定存活與淘汰；選擇壓力提供方向，避免演化失序；演化則是常態(tài)，軟件不再是一次性交付，而是一個(gè)持續(xù)進(jìn)化的生命系統(tǒng)。

從文明意義上看，軟件工程已經(jīng)沿著一條清晰的歷史軌跡演化：從封閉到開放，從靜態(tài)設(shè)計(jì)到動(dòng)態(tài)演化。結(jié)構(gòu)池子正在成為人機(jī)共建的“文明記憶體”，其中沉淀的不僅是代碼，還有規(guī)則、知識(shí)和協(xié)議。AI 的商用化則把這一趨勢推到極致，讓工程徹底進(jìn)入生態(tài)學(xué)邏輯：不再壓制熵，而是利用熵來激發(fā)演化。

AI 范式下的軟件工程 = 生態(tài)化設(shè)計(jì)開發(fā) → 以結(jié)構(gòu)池為核心 → 通過持續(xù)演化實(shí)現(xiàn)文明級(jí)的控熵與積累。

關(guān)鍵詞：

生態(tài)化開發(fā) —— 軟件工程不再是流水線，而是開放生態(tài)。

結(jié)構(gòu)池（Structure Pool） —— 存放、調(diào)度、演化的公共池子。

熵源 —— AI 代碼是高熵輸入，是生態(tài)燃料而不是終態(tài)產(chǎn)品。

控熵機(jī)制 —— 協(xié)議、反饋、治理，把高熵轉(zhuǎn)化為低熵結(jié)構(gòu)。

持續(xù)演化 —— 軟件不再一次性交付，而是動(dòng)態(tài)進(jìn)化的生命系統(tǒng)。

協(xié)議邊界 —— 確保互操作、過濾垃圾、維持秩序。

文明記憶體 —— 結(jié)構(gòu)池沉淀的不只是代碼，而是人機(jī)共建的知識(shí)與規(guī)則。

示例：語言翻譯的結(jié)構(gòu)池子（Translation Structure Pool）

1. 執(zhí)行層（容器單元）

在這個(gè)結(jié)構(gòu)池里，有許多不同的翻譯容器：

容器 A：中 → 英，偏直譯

容器 B：中 → 英，偏意譯

容器 C：英 → 日，適合新聞

容器 D：英 → 法，法律文檔優(yōu)化

容器 E：多語言小句實(shí)時(shí)翻譯（對(duì)話場景）

?? 每個(gè)容器就是一個(gè)“可運(yùn)行的翻譯模塊”。

2. 協(xié)議層（邊界與接口）

所有翻譯容器都必須符合一個(gè)協(xié)議，例如：

"input_text": "string",

"source_lang": "string",

"target_lang": "string",

"metadata": { "domain": "general|legal|news" },

"output_text": "string"

?? 協(xié)議保證了：無論內(nèi)部算法怎么實(shí)現(xiàn)，外部都能用統(tǒng)一方式調(diào)用。

3. 治理層（驗(yàn)證與篩選）

驗(yàn)證：新容器加入時(shí)，先跑測試集（BLEU 分?jǐn)?shù)、延遲、錯(cuò)誤率）。

淘汰：錯(cuò)誤率過高或不符合協(xié)議的容器會(huì)被下架。

分層：通過反饋和測試，容器會(huì)被標(biāo)記為 bronze / silver / gold 級(jí)別。

?? 這樣避免了“垃圾翻譯”污染結(jié)構(gòu)池。

4. 演化層（反饋與升級(jí)）

反饋采集：用戶可以打分、標(biāo)注錯(cuò)誤，系統(tǒng)也監(jiān)控延遲與準(zhǔn)確率。

自我優(yōu)化：容器 B 在用戶反饋中逐漸學(xué)會(huì)更好地處理成語。

協(xié)議升級(jí)：當(dāng)生態(tài)發(fā)展后，協(xié)議增加字段 "formality_level": "casual|formal"，支持更精細(xì)的語境。

?? 池子隨使用情況不斷升級(jí)，而不是一次性定型。

5. 文明層（共享與沉淀）

不同開發(fā)者、公司、甚至用戶都可以貢獻(xiàn)翻譯容器。

有人專門貢獻(xiàn)“小語種”容器，有人貢獻(xiàn)“學(xué)術(shù)論文優(yōu)化容器”。

最終形成一個(gè)動(dòng)態(tài)開放的 翻譯生態(tài)，而不是單一的翻譯軟件。

?? 池子沉淀的不是某個(gè)翻譯產(chǎn)品，而是 多樣的翻譯結(jié)構(gòu)，可被任何系統(tǒng)調(diào)用。

一個(gè) 語言翻譯的結(jié)構(gòu)池子 就像一個(gè)多物種的“翻譯生態(tài)”：

容器是各種翻譯模型（不同風(fēng)格、語言對(duì)、場景）。

協(xié)議是統(tǒng)一的接口規(guī)則。

治理保證質(zhì)量和秩序。

反饋驅(qū)動(dòng)容器優(yōu)化和協(xié)議升級(jí)。

最終沉淀為一個(gè)共享的文明記憶體，供全球人機(jī)協(xié)作使用。

開發(fā)的關(guān)鍵，就是你如何去設(shè)計(jì)這個(gè)池子。