当下的软件开发陷入了一种速度的幻觉。程序员们普遍认为第一要务是写代码的速度，但真

当下的软件开发陷入了一种速度的幻觉。程序员们普遍认为第一要务是写代码的速度，但真正的瓶颈从来不在于产出代码，而在于如何让已有的代码不再是垃圾。在这个AI辅助开发的时代，代码的产量达到了前所未有的高度，质量却在同步坠落。我们正在经历一场关于速度与匠心的深刻博弈。以下是关于这场速度危机的核心洞察：阅读代码比编写代码更难。当AI让编写代码的成本降低了十倍，开发者的角色正被迫转变为全职的QA和代码审查者。如果产出的代码缺乏维护性，这种速度只是在加速技术债务的堆积。复杂性正在呈指数级增长。传统的迭代开发模式在AI时代可能已经失效。如果代码只是为了快速上线而拼凑的垃圾，那么修复它的成本将随着生命周期从设计到发布增长千倍。激励机制的错位是根源。在追求利润和风投驱动的市场中，人们只看重这周交付了什么，而不会奖励那些修复旧代码、减少技术债的开发者。清理代码无法产生肉眼可见的业务里程碑，这导致垃圾代码在不同经理和冲刺周期之间被不断推诿。真正的速度来自于摩擦力的减少，而非产量的增加。当每一项新功能都需要在混乱的代码库中挣扎，当每一次修复都会引发三个新Bug，所谓的开发速度就成了一种自欺欺人的指标。最顶尖的开发技能，往往是识别出什么时候不该写代码。质量的规模化效应永远优于临时的修补。我们应该为AI重新设计软件架构，让组件变得可丢弃、可随时重生成，而不是在旧时代的泥潭里盲目追求行数。如果你只追求速度，你最终只会得到一堆运行得更快的Bug。x.com/ThePrimeagen/status/2002118201409204389