AI需要更多的工程紀律

慈善·梅傑斯（Charity Majors）在2026年6月發表的文章中深入探討了AI對軟體工程的影響。她指出，自2025年11月Opus 4.5釋出以來，AI生成的程式碼質量已與中級軟體工程師相當，且速度更快、成本更低。這一變化徹底顛覆了程式碼生產的成本結構：程式碼從稀缺、需要精心維護的資產，變成了即時生成、可隨意丟棄的快取。

梅傑斯認為，工程團隊真正的產出從來不是程式碼本身，而是對系統的共享理解。程式碼只是這種理解的物化檢視，當AI使程式碼生成近乎免費時，程式碼就不再是寶貴的資產，而更像是一種快取——有用時保留，過時即可丟棄。她引用查德·福勒（Chad Fowler）的“鳳凰架構”概念，強調這一轉變與基礎設施領域從“寵物”伺服器到“牲畜”式不可變基礎設施的演變如出一轍。當時，工程師學會了不修復正在執行的伺服器，而是直接替換；現在，同樣的原則也應應用於應用程式碼。

她進一步介紹了福勒的“刪除測試”：想象刪除整個實現。大多數工程師感到恐懼，因為程式碼似乎就是系統本身。但真正的問題不是程式碼，而是我們不瞭解所需行為、不可接受的故障、必須保持的不變條件，以及如何判斷新版本的正確性。這些都是評估問題，而非程式碼問題。當程式碼是知識唯一的容器時，它才變得珍貴。在AI時代，程式碼應被視為一種可再生的快取，而不是永久的資產。

梅傑斯從可靠性工程的角度出發，提醒我們：當再生變得容易時，原地編輯會積累熵，而替換可以重置熵。她以Honeycomb公司為例，每週透過cron殺死最舊的Kafka節點，以保持對引導和平衡過程的信心。她指出，我們無法以同樣方式再生程式碼，正說明我們對程式碼的理解不足。

最後，梅傑斯呼籲工程師主動適應這一新現實，將工程紀律從程式碼生產轉向評估與驗證。她警告，如果繼續將程式碼視為不可替代的資產，就會錯過AI帶來的效率提升。她鼓勵閱讀查德·福勒的著作，並從基礎設施領域的變革中汲取經驗。