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poteto@poteto

这是我所有 PR 的来源（截至今天）

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poteto
量确实重要 听着，我懂。如果你在 agent 出现之前就是工程师，那你对拿代码行数和 PR 数量来衡量任何形式的生产力持怀疑态度，完全合理。我也同意！或者说，至少我以前同意。为了方便解释，我会从一个至少 50 人的大团队里的工程师视角来讲。 以前量不重要，因为我们看的是影响力。就算 PR 不多，你也可以有很大的影响：比如改一行配置，就可能给公司省下几百万美元。 但在 agent 出现之前，我看到量被拿出来讨论的时候，基本都是针对极端情况。差的一端可能是表现吃力的人，另一端可能是“编码机器”型的人。所谓编码机器，就是那种能把自己关在房间里，出来时抱着一摞 PR、解决了一大堆问题的人。所以量确实重要，但只在分布的两端，而且要和影响力结合起来看。 如果你在大厂干过，你就懂我的意思。agent 的特点是，大厂的问题现在也成了中小公司的问题。 agent 怎么改变了这笔账？嗯，现在每个人都有能力成为编码机器。你手里有极其强大的前沿模型，写代码比我们任何人都好，速度也比我们快得多。在这样的世界里，如果你产出的 PR 数量还和以前一样，你难道不会停下来想想，为什么自己没有变得更高效？外星智能都来了，你却还比不过一个人类编码机器？ 这又回到我为什么一直在讲信任。如果你没下功夫去建立对 agent 输出的信任，就很难把生产力规模化。 没错，这种做法确实需要更多 token，但我是从“每单位智能的成本”来考虑的。在 agent 之前，这个成本非常高——你得雇很多拿六位数高位年薪的软件工程师来干活。token 现在还是贵，但算上智能的成本，它很可能会随着时间变便宜。今天看起来离谱的开销，6 个月到一年后很可能就负担得起了。一个用 agent 的工程师，能干几十甚至上百个工程师的活，成本只是零头。 我觉得大家还没真正意识到的现实是：软件工程师的工作真的变了。我们的工作不再只是生产软件（好吧说实话从来都不只是写代码，但为了解释先忍我一下），而是打造那台写软件的机器。这种软件工厂的想法，或者我喜欢叫它米其林厨房，现在还是个研究课题。这也是我喜欢分享的东西，不是为了炫耀，而是想让你们看看，当你在大规模使用 agent 时投入大量严谨性，能做到什么。
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