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這是我所有 PR 的來源（截至今天）

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poteto
量確實重要 聽著，我懂。如果你在 agent 出現之前就是工程師，那你對拿程式碼行數和 PR 數量來衡量任何形式的生產力抱持懷疑，完全合理。我也同意！或者說，至少我以前同意。為了方便解釋，我會從一個至少 50 人的大團隊裡的工程師角度來講。 以前量不重要，因為我們看的是影響力。就算 PR 不多，你也可以有很大的影響：例如改一行設定，就可能幫公司省下幾百萬美元。 但在 agent 出現之前，我看到量被拿出來討論的時候，基本上都是針對極端狀況。差的一端可能是表現吃力的人，另一端可能是「寫碼機器」型的人。所謂寫碼機器，就是那種能把自己關在房間裡，出來時抱著一疊 PR、解決了一大堆問題的人。所以量確實重要，但只在分布的兩端，而且要和影響力一起看。 如果你在大型科技公司待過，你就懂我的意思。agent 的特點是，大公司的問題現在也變成中小公司的問題了。 agent 怎麼改變了這筆帳？嗯，現在每個人都有能力成為寫碼機器。你手上有超強的前沿模型，寫程式比我們任何人都好，速度也比我們快得多。在這樣的世界裡，如果你產出的 PR 數量還跟以前一樣，你難道不會停下來想想，為什麼自己沒有變得更有效率？外星智慧都來了，你卻還比不過一個人類寫碼機器？ 這又回到我為什麼一直在講信任。如果你沒下功夫去建立對 agent 產出的信任，就很難把生產力規模化。 沒錯，這種做法確實需要更多 token，但我是從「每單位智慧的成本」來思考的。在 agent 之前，這個成本非常高——你得雇很多領六位數高薪的軟體工程師來做事。token 現在還是貴，但算進智慧的成本，它很可能會隨著時間變便宜。今天看起來誇張的開銷，6 個月到一年後很可能就負擔得起了。一個用 agent 的工程師，能做幾十甚至上百個工程師的工作，成本只是零頭。 我覺得大家還沒真正意識到的現實是：軟體工程師的工作真的變了。我們的工作不再只是產出軟體（好啦老實說從來都不只是寫程式，但為了解釋先忍耐一下），而是打造那台寫軟體的機器。這種軟體工廠的概念，或者我喜歡叫它米其林廚房，現在還是個研究題目。這也是我喜歡分享的東西，不是為了炫耀，而是想讓你們看看，當你在大規模使用 agent 時投入大量嚴謹度，能做到什麼。
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