控制想法，而非代碼：程式設計師不斷演進的角色

從實作轉向意圖

現代軟體開發的主要啟示是，控制系統的高層次想法與設計，現在比審查底層代碼更具影響力。 隨著大型語言模型 (LLMs) 變得擅長生成局部最佳化的代碼，傳統逐行審查代碼的過程已成為開發者時間利用上的次優選擇。

Salvatore Sanfilippo (antirez)，Redis 的創作者，認為程式設計領域正在朝著「代碼」不再是人類開發者主要產出的方向演進。相反地，開發者的價值正轉向定義心理模型、架構設計以及對最終產品進行嚴謹的測試。

手動代碼審查正變得日益低效，因為 AI 生成的代碼量已超過人類進行徹底審查的能力。 當 LLMs 可以幾分鐘內生成數千行代碼時，花費數小時審查這些代碼的權衡往往大於其帶來的效益。

Antirez 指出了三個導致查看代碼變得不再理想的主要原因：

數量與冗長性： 每天審查 5,000 行代碼是不切實際的。AI 輸出的龐大規模使得手動驗證成為瓶頸。
局部與全局最佳化： LLMs 擅長編寫局部最佳化的代碼（函數與小型代碼塊），但在處理「大想法」時較為吃力。因此，開發者應專注於提示設計並評估整體模型是否正確，而非逐行掃描。
機會成本： 工作日有限的時數應更好地花在更高層次的問題上：這款軟體的目的為何？它應該採取哪些新方向？如何進行最佳化？

軟體工程的核心正從「寫代碼」（編寫指令）轉向「程式設計」（設計解決方案）以及「軟體工程」（維護可靠系統）。

Antirez 建議，與其花時間在代碼審查上，開發者應投資於建立全面的 DESIGN.md 文件。這些文件應以人類語言描述數據結構、實作技巧以及整體設計。這使得未來的維護者——以及 AI agents——能夠理解軟體的心理模型，而無需解析數千行實作細節。

在他與 DwarfStar（一個本地 LLM 推論專案）的合作中，Antirez 指出，雖然 AI 可以自動化實作，但開發者仍必須深入理解領域知識，以確保正確性與性能。他認為，在設計端進行嚴謹的工程設計與全面的測試，遠比手動編寫或閱讀 GPU kernels 更有效果。

關於如果停止手動編寫代碼，新進程式設計師該如何培養必要的「forma mentis」（心智模式）的討論正在進行中。

Antirez 建議初級開發者不應在審查平庸的 AI 生成代碼（例如，「客戶網站的 Javascript stuff」）上浪費時間。相反地，他們應該透過從零開始實作基礎系統來建立其基礎心理模型，例如：

透過建立這些核心結構，他們可以學習如何對架構與設計進行推理，這正是 AI 驅動世界中「控制想法」所需的技能。

雖然 Antirez 的觀點具有影響力，但開發者社群針對信任、品質與身份認同提出了幾項關鍵的反對意見。

"模型確實很驚人... 它們仍然會產生幻覺。雖然比以前少得多，但仍非零。在某種程度上這更糟，因為模型會吐出一段複雜的軟體並說『是的，沒錯。我甚至寫了測試，而且它們全都通過了！』"

許多開發者認為，對 LLMs 的絕對信任是危險的，特別是對於交易處理器或醫療設備等任務關鍵型系統。他們主張採用混合模式，由 LLMs 寫代碼與測試，但由人類進行最關鍵路徑的逐行驗證。

"原本提議的不讀代碼的想法... 挑戰了程式設計師本身的身份認同... 細節決定成敗，閱讀他人的代碼（以及 LLM 寫的代碼）會演進想法本身，並改變我對它的理解。"

一些程式設計師覺得，將自己從實作過程排除在外，會切斷回饋圈，使得編碼的行為本身其實是在精煉原有的想法。

批評者也指出，隨著 AI 生成的代碼充斥 repositories，未來模型的訓練數據可能會因為熵值下降而遭受影響，進而可能導致整體代碼品質的下降。人們擔心，如果人類不再透過手動審查來強制執行高標準，那麼「slop」（低品質、不符合慣例的代碼）將成為基準線。