软件基础素养才是AI Coding中最重要的

周末看了一个非常有启发性的演讲，来自知名技术教育者 Matt Pocock（他最近推出了大火的《Claude Code for real engineers》课程）。

虽然演讲背景偏向软件工程，但是我觉得在当下不论是做 Vibe Coding，还是程序员和产品经理之间越来越模糊的趋势下，演讲中提到的设计思路和方法论对于产研团队的每个角色都是十分有用的。

这篇演讲纠正了一个迷思：只要写好了需求，直接用 AI 生成代码就好了。如果遇到了 bug，不用管代码，直接改 Spec 重新生成。

但 Matt 亲自尝试后发现，不断用 AI 重新生成只会得到越来越烂的垃圾代码。实际上更可能是 spec ➡️ code ➡️ worse code ➡️ even worse code ➡️ garbage

Matt 引用《软件设计的哲学》和《程序员修炼之道》来解释：如果不考虑整体系统设计、只针对单一变更不断修改，会导致“软件熵增（Entropy）”，系统只会变得极其复杂、难以修改。

所以，Code is not cheap。反而是盲目使用 AI 生成的那些糟糕代码在之后所要付出的代价比以往任何时候都高。因为 AI 在优秀的、易于修改的代码库中表现会更好。想要享受 AI 的红利，就必须拥有好的代码库，这就要求开发者必须掌握传统的软件工程基础。

此外，Matt 也引用了很多经典的软件工程的著作，感觉都很适合添加到书架：
《A Philosophy Of Software Design》软件设计的哲学
《The Pragmatic Programmer》程序员修炼之道
《The Design Concept》
《Domain Driven Design》领域驱动设计
《Extreme Programming Explained》 解析极限编程
《The Design of Design》设计原本
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