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只要底层代码是AI写的，那么软件工程的范式必定要发生变化 Warning: 这是一个扯淡贴，我自己都没把细节想清楚，纯探讨，纯扯淡。 我们正在进入下一个软件工程的范式：生态化（没错，就是那个 eco-system，生化环材里的“生”，生物这个学科里会涉及的生态）。 关键在于AI写出来的代码你怎么定位 过去几年，程序员群体围绕着“AI 会不会替代程序员”这个话题吵了无数次，互相拉黑、互相开喷。但在我看来，这些争论都白费了，因为根本问题一开始就问错了。真正的关键不是“AI 替代与否”，而是：你究竟如何定位 AI 写出来的代码？ 有人可能觉得奇怪：AI 写的代码，不就是代码吗？还能是什么？可你回想一下大学里的“软件工程”这门课，那真的是“写代码课”吗？当然不是。软件工程讲的是一个多层次的工程体系，而不只是单纯的代码实现。Layers! 所以在我看来，AI 写的代码不能被当成稳定的“产品”，而应该被理解为一种熵源。大模型的本质决定了它的输出虽然极端高效，但并不是低熵的终态，而是高熵的输入。它的特点非常鲜明：数量多，可以瞬间产出海量实现；质量杂，正确与错误并存，差异巨大；重复性高，常常生成类似功能的多版本。这些特征意味着，AI 输出的代码更像是生物进化中的“基因突变”——提供丰富的多样性，但需要经过筛选、压缩和演化，才能沉淀为稳定的结构。(虽然低端码农现在已经确定要被淘汰，但是你不能硬扯说低端码农写出来的代码也不一定全高质量，这个我们后面再说，不是纠结这个问题的事）。 AI生成代码将我们把软件工程的范式进程又往前了一步 如果我换个视角，把 AI 生成的代码看成一种“熵源”，那么它的意义就不再是最终产品，而是燃料。这些高熵输出，必须经过协议约束、反馈筛选和治理机制的控熵处理，才能逐渐被压缩为低熵的“结构”，最终沉淀为文明级的生态资产。于是，整个项目的逻辑，就不再是单点开发，而是一次生态演化。所以读这篇帖子时，请不要把自己仅仅当成程序员，而要先把自己当成一个生态设计者。在上世纪 80 年代，美国有一个著名的实验叫“生态箱”（Biosphere），它是一个完全封闭的独立生态系统，模拟核大战后的求生仓或星际航行场景。很有意思的是，它的第二任总经理还是史蒂夫·班农。 这篇帖子我们要探讨的，正是AI 时代的软件工程范式变化，其核心概念就是结构池（Structure Pool）与生态演化的运行逻辑。回顾软件工程的发展轨迹，最早的旧范式（封闭/流水线）把开发过程当成工厂化的流水线：需求 → 设计 → 开发 → 测试 → 部署。它强调稳定和可控，本质上是通过压制熵来维持秩序。后来出现了过渡范式（敏捷/Agile），承认需求随时可能变化，引入局部演化和迭代，但仍然局限于项目内的小闭环。这是从“压制熵”走向“利用熵”的第一步。如今，我们正走向新范式（AI + 开放结构池）：软件开发变成了一个生态，AI 生成、用户反馈和开发者约束共同作用于公共结构池，推动系统不断演化。在这种模式下，交付不再是一次性产品，而是贡献结构单元，沉淀到池子里复用和演化。工程逻辑因此发生根本转变：从“压制熵”走向“利用熵”，最终进入生态学的思维模式。 再抽象一层：封闭 → 开放、静态设计 → 动态演化本来就是工程学整体的历史逻辑。 在早期的工程时代，逻辑是封闭系统 + 静态设计。工程师像“造物主”，试图在设计阶段就把复杂性全部压缩掉，以此换取高稳定性，但代价是适应性极差。进入工业工程阶段，才逐渐出现了局部开放。福特式的流水线把复杂制造拆解成可控环节，虽然整体依然是封闭系统，却开始允许局部的模块替换。同时，电气化与标准化（螺丝、接口、电网标准）的出现，让不同厂商、不同系统之间能够首次组合。这相当于工程进入了结构化阶段，但仍偏向封闭。 所以，千万不要把眼光只盯在自己的一亩三分田，从毕业到现在只看到眼前的屏幕和 IDE。工程的格局要抬高来看，否则根本看不清楚历史的逻辑。 在软件工程中，传统范式如瀑布模型、V 模型，本质还是“封闭设计—一次性交付”。随后出现的Agile(所谓的敏捷/DevOps）打破了大周期，强调迭代与反馈，迈向了“动态演化”。再后来，开源运动通过开放源代码，让外部贡献进入系统，软件第一次出现了“生态演化”的模式。 由此，工程思维逐渐转变：开始接受不确定性，用反馈驱动优化。整条历史逻辑清晰可见：从封闭到开放，从静态设计到动态演化。早期工程靠“压制熵”维持秩序，而今天我们靠“利用熵”来激发演化。AI 的到来，只是把这一长期趋势推到极致，让工程彻底进入生态学逻辑。 在我谈发展方向的时候，建议先看看我前几天写的两篇关于“容器与协议”的帖子——那两篇把我现在想表达的技术骨架讲得比较清楚。要说明的是，这个观点并非我凭空想出来：我的思考来自与不同背景开发者的反复交流，很多想法是在碰撞中逐步成形的。然而现在真正的难点在于，我们正在探索一个尚未被命名的未知领域；很多概念的术语还没被发明出来，导致常常出现“说半天、却互不相通”的状况——看起来像是在鸡同鸭讲，但实际上大家可能在谈同一个抽象思路。甚至我们自己都不确定彼此讨论的本质是否一致，这也是为什么在讨论同一个抽象概念时，还会产生争执。语言本身就是人类理解世界的边界；在面对全新的概念时，去拓展语言、去达成共识，比登天还难——我亲身体验过这种挫败感。打个比方：我从没住过宫殿，却在想象在做梦的时候自己当公主；然而在梦里中我仍在自家找厕所，这种错位正是我们在用现有语言描述未来范式时经常遇到的尴尬。 计算机世界的趋势：从容器到协议 https://t.co/RjLg6b8sdD 我的意思不是要彻底颠覆“容器”，而是现在有大量的协议真空 https://t.co/5yq1ZSIq0U 我的想法：生态设计，将项目变成一个“结构池子”。 在 AI 驱动的新范式下，软件工程正在从封闭的流水线逻辑转向生态化逻辑。过去的软件开发像工厂一样，遵循需求—设计—开发—测试—部署的线性流程，强调稳定与可控，本质上是通过“压制熵”来维持秩序。而在新的范式中，开发被看作一个开放的生态系统：AI、开发者与用户共同参与，代码与结构不断生成、验证、淘汰和进化。这意味着软件工程的重心从一次性交付转向持续演化，从单一产品转向结构单元，从工厂思维转向生态思维。 在这一生态化框架中，结构池子（Structure Pool）是核心机制。它是一个公共池，存放 AI、人类和用户贡献的各种“结构单元”（容器、规则、服务、协议）。新生成的结构单元在通过协议验证后沉淀到池子里，成为可调用、可组合的资产，并在持续反馈与选择压力中不断升级或被淘汰。结构池不是一个静态仓库，而是一个动态生态，它分为多个层次：执行层保证容器能运行，协议层保证容器能互联，治理层维持池子健康，演化层推动协议升级，而文明层则让其成为人机共用的知识与规则基建。 整个生态的运行依赖一个容器—协议—反馈—治理的闭环：AI 或开发者生成新容器，经协议规则验证后进入结构池，附带元数据与版本，随后在调度中被调用。使用过程产生的反馈成为适应度信号，决定哪些单元升级、哪些淘汰，而协议也会随生态扩大不断进化。其本质，就是把 AI 的高熵输出通过控熵机制压缩为低熵结构资产。 在这个过程中，几条心法至关重要：AI 代码应被视为熵源，是生态燃料而非终态产品；协议是边界，确保不同容器能对接并过滤垃圾；反馈是驱动力，决定存活与淘汰；选择压力提供方向，避免演化失序；演化则是常态，软件不再是一次性交付，而是一个持续进化的生命系统。 从文明意义上看，软件工程已经沿着一条清晰的历史轨迹演化：从封闭到开放，从静态设计到动态演化。结构池子正在成为人机共建的“文明记忆体”，其中沉淀的不仅是代码，还有规则、知识和协议。AI 的商用化则把这一趋势推到极致，让工程彻底进入生态学逻辑：不再压制熵，而是利用熵来激发演化。 AI 范式下的软件工程 = 生态化设计开发 → 以结构池为核心 → 通过持续演化实现文明级的控熵与积累。 关键词： 生态化开发 —— 软件工程不再是流水线，而是开放生态。 结构池（Structure Pool） —— 存放、调度、演化的公共池子。 熵源 —— AI 代码是高熵输入，是生态燃料而不是终态产品。 控熵机制 —— 协议、反馈、治理，把高熵转化为低熵结构。 持续演化 —— 软件不再一次性交付，而是动态进化的生命系统。 协议边界 —— 确保互操作、过滤垃圾、维持秩序。 文明记忆体 —— 结构池沉淀的不只是代码，而是人机共建的知识与规则。 示例：语言翻译的结构池子（Translation Structure Pool） 1. 执行层（容器单元） 在这个结构池里，有许多不同的翻译容器： 容器 A：中 → 英，偏直译 容器 B：中 → 英，偏意译 容器 C：英 → 日，适合新闻 容器 D：英 → 法，法律文档优化 容器 E：多语言小句实时翻译（对话场景） 👉 每个容器就是一个“可运行的翻译模块”。 2. 协议层（边界与接口） 所有翻译容器都必须符合一个协议，例如： { "input_text": "string", "source_lang": "string", "target_lang": "string", "metadata": { "domain": "general|legal|news" }, "output_text": "string" } 👉 协议保证了：无论内部算法怎么实现，外部都能用统一方式调用。 3. 治理层（验证与筛选） 验证：新容器加入时，先跑测试集（BLEU 分数、延迟、错误率）。 淘汰：错误率过高或不符合协议的容器会被下架。 分层：通过反馈和测试，容器会被标记为 bronze / silver / gold 级别。 👉 这样避免了“垃圾翻译”污染结构池。 4. 演化层（反馈与升级） 反馈采集：用户可以打分、标注错误，系统也监控延迟与准确率。 自我优化：容器 B 在用户反馈中逐渐学会更好地处理成语。 协议升级：当生态发展后，协议增加字段 "formality_level": "casual|formal"，支持更精细的语境。 👉 池子随使用情况不断升级，而不是一次性定型。 5. 文明层（共享与沉淀） 不同开发者、公司、甚至用户都可以贡献翻译容器。 有人专门贡献“小语种”容器，有人贡献“学术论文优化容器”。 最终形成一个动态开放的 翻译生态，而不是单一的翻译软件。 👉 池子沉淀的不是某个翻译产品，而是 多样的翻译结构，可被任何系统调用。 一个 语言翻译的结构池子 就像一个多物种的“翻译生态”： 容器是各种翻译模型（不同风格、语言对、场景）。 协议是统一的接口规则。 治理保证质量和秩序。 反馈驱动容器优化和协议升级。 最终沉淀为一个共享的文明记忆体，供全球人机协作使用。 开发的关键，就是你如何去设计这个池子。