AI 改变软件重写的经济性

# AI 生成的劣质代码，源头就在代码库本身。· 我此刻看到的真相 来源：https://thetruthasiseeitnow.com/ai-slop-starts-with-the-codebase-itself/ AI 正在改写软件的经济学，因为拥有清晰、通用模式的代码库，比那些专有或混乱的系统能获得更多收益。 我对软件重写的看法，因为 AI 而改变了。 AI 输出的质量，并不完全由你的 prompt 决定。 它取决于模型从训练数据中已经知道的内容，以及你提供给它的上下文。 对于编码任务而言，绝大部分上下文就是代码库本身。 流行的技术栈具有 AI 优势，因为模型见过数百万个示例，包括已发布的源代码。 反之，专有语言和私有框架，以及模式不一致的系统，则处于劣势——这些都需要被“教会”，而这主要依赖模型有限的上下文窗口。 比较一下这两种工作流程： - 阅读功能规格说明。 - 阅读一个模式清晰、一致且经过良好验证的代码库。 - 生成实现代码。 对比： - 阅读功能规格说明。 - 阅读一个不一致的代码库，其中包含专有/遗留语言和历史包袱。 - 阅读额外的示例和文档。 - 生成实现代码。 在第一种工作流程中，代码库拥有模型容易理解的既定模式。在第二种中，模型在解决问题之前，需要花费精力去推断这些模式。 更多的上下文意味着更多的 token、更多的 prompt、更大的不确定性，以及通常更低质量的输出——也就是成本。 重写不仅仅是一个机会来现代化你的技术栈——它更是一个机会，让你的代码库围绕清晰、一致的模式进行重建，这些模式能够发挥 AI 的优势，而不是与之对抗。 你要么用 AI 来解决问题，要么花时间先让 AI 学习你的语言。 浪费掉的时间，就是竞争对手的优势所在，而差距不仅在于速度——更在于输出质量。 我认为这改变了软件重写的经济学。