智能体编程的天启四骑士

# Agentic Coding 的四骑士 来源：https://distantprovince.substack.com/p/the-four-horsemen-of-agentic-coding Agentic coding 毫无疑问非常有用。同时它也非常糟糕。更准确地说，它正在对我们的行业、我们的技艺、以及我们彼此之间的关系产生一些可怕的影响。我对此有切肤之感，很多人也有同感。但每当我试图解释*到底*哪里出了问题时，我就发现自己只能拼命挥舞双手、在各个观点之间跳来跳去。你说的“哪里出了问题”是什么意思？问题太多了！ 好吧，这是我的清单——四个看不到解决办法的问题，或者，我称之为 Agentic Coding 的四骑士。 *LLM 生成的代码有一股强烈的“怪味”，让代码库对人类来说变得令人厌恶。* LLM 不是人，它们写代码的方式……很不一样。不见得更差，但肯定很不一样。我们很快就给它起了个名字——slop（AI 生成的粗滥内容）——而这个词无疑带着负面含义。 在纯文本层面，人类似乎正在形成共识：AI 写的东西往好了说是平庸，往坏了说是冒犯。至于代码，由于它本质上是工具性的，这场争论远未结束。很多人抱着这样的想法：很快我们就完全不需要读代码了。“别忘了，这已经是模型表现最差的时候了，”他们说。 然而，最新一代模型的表现出人意料地令人失望。它们当然很聪明，但似乎正朝着“聪明到没法雇佣”的方向发展，而不是“聪明到令人鼓舞”。Claude 现在以完全靠“词沙拉”（word salad）交流而闻名，而 Astra 则以一种奇怪的、竞技式的、code-golf 风格写作（https://lucumr.pocoo.org/2026/9/7/astra-why/），正常人类根本无法理解。事实证明，粗糙马虎是 LLM 输出一个出人意料的顽固特性，事到如今看起来更像是它的招牌动作，而不是成长中的阵痛。 这对那些仍然想在代码库里四处翻看、想对它保持熟悉感的人来说是个坏消息，在团队环境中尤其如此。一旦允许 agent 介入，它们很快就会接管一切。原本每个人都能贡献一份力的共享人类空间，变成了一个人们不愿停留的 AI 荒原。 但是，如果我们根本不需要在这些“slop 洞穴”里花时间呢？当你可以在聊天界面里舒适地扮演设计大师、统率一群忠诚的 agent 时，为什么还要花时间在那里？ *工程师与代码疏离，因此也不再那么在乎。* 软件工程曾经是一个相当……需要“动手感”的领域。也许不如木工那样纯粹，但我们同样热爱自己的工具，无论是实体的还是虚拟的。文本编辑器曾有邪教般的追随者。流行的配色主题和编程字体各自都有自己的粉丝群。分体键盘一度是热门话题，键盘敲击声测试视频也从来不少。 我们是亲手直接产出代码的。这自然带来一种对自己劳动成果的强烈拥有感。当然，这种感觉因情境而异，但即便你只是用一套积木拼搭出点什么，你也会有*某种*感觉。IKEA 当然对此心知肚明（https://en.wikipedia.org/wiki/IKEA_effect）！ Agentic coding 大大拉开了工程师与其劳动成果之间的距离。这道鸿沟如此之宽，以至于我们那些需要动手的工具都无法跨越。我们不再直接体验代码：我们给 agent 发送一组模糊的指令，然后翻翻它的报告了事。见鬼，连打字都可以省略——你甚至可以在开车时对着手机唠唠叨叨。 于是，我们变得疏离。我们不再那么在乎。我们与自己的技艺失去了联系。而且这很显而易见。它体现在那些未经推敲、无人质疑的功能上。它体现在那些治标不治本的权宜式 bug 修复上。它体现在我们一天结束时感到的空虚与不满足上。软件要想带来愉悦，就必须注入创造者的爱。 [](https://substackcdn.com/image/fetch/$s_!DvNW!,f_auto,q_auto:good,fl_progressive:steep/https%3A%2F%2Fsubstack-post-media.s3.amazonaws.com%2Fpublic%2Fimages%2Fb0f3e11e-6387-4f89-b216-8318d92c4dac_2048x1763.jpeg)Elsie Driggs，《Pittsburgh》 *AI 蚕食既有技能、阻碍学习，且不提供任何有意义的技能进阶。* 我认为到了这个阶段，说“技能退化（deskilling）”是真实存在的，应该已经不算什么有争议的观点了。有大量的人反映，在长期使用 AI 之后，自己的机敏和判断力正在流失。这说得通：生活中很多东西都是“用进废退”，专业技能也不例外。是的，你永远都会骑自行车，而我宁愿死也不会忘记怎么退出 Vim，但除此之外的一切都有可能荒废。 我之前也说过（https://distantprovince.by/posts/ai-future-will-be-nothing-like-present/），我们目前正处在一次历史性异常之中。我们拥有所有这些经验丰富的工程师，他们花了多年时间用最笨拙的方式做事情，现在却能把 LLM 摆弄到恰到好处，从而产出惊人的效率。但除非我们弄清楚在 AI 时代*学习*到底是怎么一回事，否则这一批人才的储备不会维持太久。 一个常见的建议是，如果你正处于职业生涯初期，就应该干脆不要用 AI。我完全同意，但必须明白，这并不是一个对整个人类来说可行的策略。Everyone will not just（https://squareallworthy.tumblr.com/post/163790039847/everyone-will-not-just）。 我们不能对这样的事实视而不见：一个“轻松按钮”的出现，已经让学习的激励机制发生了构造性的转变。如果我对人类有一点了解，那就是：人会顺着激励走。 针对技能退化论点的另一种常见反驳是，使用 LLM 本身也有自己的学习曲线。你只需要提升技能，学会下载 markdown 文件的那些门道！我可不买账。这条学习曲线基本上可以忽略不计。 一台印刷机或一把链锯至少还需要一些技巧才能操作，但这个花哨的新魔法盒子呢？你甚至不需要会读会写。一个原始人也能搭出一套 B2B SaaS，还能准时出现在他的每周播客节目里。如果你觉得你自定义的 agent 编排工作流是一项重要的工程壮举——那就等着瞧吧。 *Agent 通过减少人际沟通、强化自给自足、以及阻碍技能表达，削弱了工程团队的社会纽带。* Slack 频道曾经挤满了人。凡是橡皮鸭（rubber duck）回答不了的问题，都会扔进团队聊天里。如今的聊天频道已经是往日辉煌的苍白投影。大家都忙着跟自己的 agent 说话。我们每个人都被发了一只神奇的小跟班，像迪士尼主角一样围着我们团团转。它很聪明，全天候在线，而且永远不会向 HR 打你的小报告。橡皮鸭终于可以回话了！ 在某种意义上，更加自主是件好事。为什么要拿你那些无聊的琐事去打扰同事呢？问题在于，帮别人解决那些无聊的琐事，*就是我们的本行*。这就是我们建立和维系关系的方式。路要有人走，否则就会长满荒草。 我深信，AI 已经大幅削减了人与人之间的沟通。如今的团队聊天，平均而言，无非是一串串 agent 的对话，偶尔夹杂一份 LLM 生成的长篇大论，后面再配上一句谦卑的“你们觉得怎么样？” Agentic coding 也改变了我们看待其他人的方式。团队曾经有点像一支冒险者队伍：一个 Git 巫师、一个 Rust 女巫、一个对机械键盘情有独钟的吟游诗人。那里有充足的空间让每个人表达自己的技能，专业知识的多样性是受到赞美的。 而如今，一个平均水准的团队由这样的人组成：一个 Claude 操作员、一个 Codex 摩法师（whisperer），以及一个坚持提交 .md 文件、疑似患有 AI 精神病的家伙。“这位是 John——你们一定想看看他是*怎么写 prompt*的，”没有人会这么说。 而且这是真的：没有人想看John 的 prompt。跟 agent 对话这件事，有一种令人作呕的、从根本上说毫无魅力可言的气质。当*你*自己在做的时候*感觉*不错，但别人……呃，去开个聊天室吧。他们的 prompt 很尴尬；他们的 agent 很怪异。就像看别人的 TikTok 推荐页一样。 于是，我们走到这一步——在组织架构图上依然互为同侪，但彼此之间正变得越来越疏远。我曾经会夸赞你的 Vim 技巧和 Advent of Code 解法。而如今你整天在写 prompt 给 Claude，我也一样。我们还算是一个团队吗？ 以上就是我的清单。老实告诉你，对于这一切我毫无头绪，不知道该怎么处理。我只能希望，这场该死的讨论终有一天能走向前进。无论 AI 有多大的益处，我们都用好奇心、匠人精神和人际联结为它付出了高昂的代价。 ### 关于本文的讨论 ### 还想看更多吗？