整理 | 屠敏

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

“我完全不看 Agent 写出来的任何代码。”

就在一个月前，这句话从 Robert C. Martin 口中说出时，引起了不小的争议。

Robert C. Martin，这位世界级编程大师、《代码整洁之道》的作者，也是全球开发者熟知的“Bob 大叔”（Uncle Bob），已经编程超过 50 年。到了 AI 时代，他却开始尝试一件让不少程序员感到意外的事情：让 Agent 写代码，而自己不再逐行检查。

对于习惯了 Code Review 的开发者来说，这套方法显然很难接受。很多人不禁质疑：如果 AI 写的代码不再需要人类逐行阅读，那么程序员究竟该如何判断它是对的？

显然，Bob 大叔并不是打算“闭着眼睛”接受 AI 生成的代码。他给 Agent 加上了一层又一层的约束：单元测试、Gherkin 测试、QA 流程、质量指标、变异测试、测试覆盖率，以及大量其他自动化检查。只有当代码通过这些测试和质量检查，他才会对最终结果建立起“很高的信心”。

那么，他究竟是怎么做到的？在这个过程中，又有哪些“坑”？

近日，Bob 大叔与知名 TypeScript 教育家 Matt Pocock 进行了一场直播对谈，讨论 AI 时代的软件基础，以及自己最近几个月与 AI Agent 一起写代码的经历。

在他看来，关键并不是放弃软件工程，而是改变人类与代码之间的分工：与其让人逐行检查 Agent 写出的代码，不如建立一套确定性的规则和工具，让它们自动判断代码是否达标。

而当谈及如何识别“垃圾”代码时，Bob 大叔坦言，自己能够看出 Agent 什么时候开始“挣扎”，因为作为一名程序员，他也经历过同样的挣扎。但问题在于，一个刚入行的程序员，可能根本识别不出这种挣扎。

这也引出了他对 AI 时代软件开发者的另一个提醒：软件基础知识并没有过时。“现在有些人认为软件基础已经不重要了。他们会吃到苦头，而且不会等太久。”

当 Agent 写代码的速度远远超过人类，程序员究竟应该把时间花在哪里？

这场对谈，也许给出了一个值得思考的答案。

完整采访详见：https://www.youtube.com/watch?v=zcLPGC-tvgk

60 余载的编程之路，Bob 大叔的“浴袍梗”

Matt Pocock：大家下午好，今天我准备了一份特别的惊喜。我请到了一位我一直想交流的人，他在软件领域的影响力贯穿了我的整个职业生涯，甚至比我的职业生涯还要长得多。现在，他在 AI Agent 领域也开始大显身手。

我们请到了 Uncle Bob（Robert C. Martin），他正穿着浴袍，准备好开场了。Uncle Bob，你好。

Uncle Bob：你好，很高兴来到这里。

Matt Pocock：很高兴能邀请到你。对于那些不了解你“浴袍梗”的人，我们可能得解释一下。这是怎么回事？浴袍为什么成了你个人形象的一部分？

Uncle Bob：这件事大约发生在两年前，当时是早上六点，我穿着浴袍坐在前廊。

我开始思考 SQL 注入实在是一件糟糕透顶的事情。作为访问数据库的方式，让一种文本语言直接承担这个角色，本身在安全性上就很不合理。

当时我正穿着浴袍，越想越觉得不对劲，于是掏出手机发了一通牢骚。这就是后来所谓“晨间浴袍吐槽”的由来。没想到反响还不错，所以后来我又陆续做了几次。

Matt Pocock：那你今天也是带着这种心情来的吗？

Uncle Bob：我是个脾气有点古怪的老头。现在还是一大早，我连咖啡都还没喝，所以最好别惹我。

不过现在已经没事了。其实已经早上 10 点了，浴袍也脱了，咖啡也喝了，刚刚还喝完了一罐健怡可乐。现在状态非常好。

Matt Pocock：太好了。既然现在穿上了 Polo 衫，那 Uncle Bob 的故事是怎样的？我的观众大部分是开发者，但也有一些非开发者，我们该如何向他们介绍 Uncle Bob 这个“现象级人物”？

Uncle Bob：“现象级”谈不上。我是一名程序员。我已经当了很久的程序员了，超过半个世纪。

我在 1964 年编写了我的第一个程序，当时我 12 岁。那个程序运行在我母亲为我 12 岁生日买的一台小型模拟电脑上，你需要把白色的小管子套在插桩上来编程。它本质上是一个 3 位的有限状态机，但在 12 岁的我看来，它简直让我着迷。

Matt Pocock：那你是如何从 12 岁走到 50 多年后现在的状态？

Uncle Bob：实际上，已经超过 50 年了。从那以后，我开始尽可能多地学习编程。父亲给我买了一本 Fortran 的书、一本 Cobol 的书，还有一本 PL/I 的书，我把这些书全都读完了。只是当时没有机器可以运行程序，所以我只能把程序写在纸上，然后在脑子里把它运行一遍。

16 岁时，我找到了一份可以写一些代码的工作，不过那只是一份临时工作。到了 18 岁，我找到了一份真正的程序员工作，从那以后，我就一直做程序员，一直到今天。

Matt Pocock：所以你已经在“战壕”里待了很久，而且你还写了一本非常重要的书。

Uncle Bob：是的，我写过几本，其中一本确实火了。《代码整洁之道》（Clean Code），这里是第二版。

“我不用亲自去看 AI 写的代码，也可以信任它们”

Matt Pocock：当我和人们聊起好书时，在软件工程领域，这本书是被引用次数最多的。它极具影响力。这也是我今天想和你聊聊的原因，因为你在前 AI 时代拥有巨大的影响力。

那么，Uncle Bob，现在 AI 已经成为现实，你的看法发生了什么变化？

Uncle Bob：去年 12 月左右，这件事确实让我吃了一惊。

圣诞节期间，我开始尝试使用 ChatGPT、Grok 之类的工具，最初其实没觉得有多惊艳。后来我逐渐意识到，这些东西可能比我想象的更有意思。

于是，我找了一个“智能体”（Agent）。我记得最早用的应该是当时还比较早期的 Grok。我让它帮我写一些代码，结果写得确实不怎么样，但至少，它真的把代码写出来了。

当时我正忙着做一个项目，就想，也许这东西真能帮上我的忙。于是我开始让它参与我的工作。不过，那个阶段我一直在给它“擦屁股”，因为它经常把事情搞得一团糟。它的速度确实很快，但总会留下一些隐患。

所以我当时的感觉很矛盾：它很有意思，因为确实快；但也很让人沮丧，因为它反而让我变慢了。

后来我开始想，既然它这么快，那它其实可以做一些我自己根本做不到的事情。

早在 2000 年代初，我就有过一些自己觉得很棒、但当时完全不现实的想法。其中一个叫 CRAP，这是一个缩写。它把代码测试覆盖率和每个函数的圈复杂度结合起来，再通过一个比较复杂的公式计算出一个分数，用来衡量一个函数到底有多糟糕。

2000 年代初的时候，我觉得这是个很棒的主意。我曾经在一个大型项目上跑过一次，确实找出了大量糟糕的函数。但问题是，当时我只能一个一个地去修复这些函数，还得重新编写测试，成本实在太高了。所以最后，我只能把这个想法搁置下来。

另一个让我很感兴趣的创新叫“变异测试”（Mutation Testing）。它的原理是让一个小程序自动修改你的源代码，比如把负号改成正号、把小于号改成大于号、把等号改成不等号。每修改一次，它就会运行一遍完整的测试套件，并且预期测试应该失败，因为代码已经被故意改坏了。如果测试没有失败，就说明出现了一个“存活的变异体”，需要把这个问题处理掉。

大约在 2000 年的时候，我也在那个项目上试过变异测试。当时我得让它跑一整晚，因为完整的测试套件每次要运行 4 分钟，而我需要重复运行几百次。它确实找出了不少“存活的变异体”，但同样不现实，我根本没办法把它纳入正常的构建流程。

到了去年 12 月或者今年 1 月，我突然想到：AI 的速度很快，而且它们根本不在乎工作有多枯燥。于是我让智能体去跑 CRAP，再让它负责重构和清理代码。看着它做这些事情真的很酷。

我还让它跑变异测试。以前可能要跑一整晚的任务，现在 30 分钟就能完成，而且它还能把所有测试漏洞补上。

我当时就想，这也许是清理代码残留垃圾的一个好办法。AI 写代码时确实会留下很多“碎屑”和“浮毛”，但它们自己也许就是清理这些东西的好工具。

于是我继续尝试，不断加入更多工具，再让这些智能体配合着工作。到现在，它们已经做得相当不错了。

所以我现在的原则是：让智能体去干活，让它们运行这些工具。我正在努力达到一种状态——我甚至不需要亲自去看代码，也可以信任它们。

当然，我还是会通过其他方式验证代码质量，比如检查 CRAP 分数、抽查代码、运行其他测试。但总体来说，这就是我现在努力实现的目标。

既然它们处理代码的速度比我快得多，而我处理代码很慢，那就让它们负责写代码，我来处理更高层面的事情，确保一切都在正常运转。目前来看，效果还相当不错。

AI 生成的“烂代码”该怎么办？

Matt Pocock：所以你的目标是让自己脱离具体的代码编写和人工评审，构建一个环绕代码的“脚手架”，给智能体穿上“紧身衣”，让它无法犯错。

这里有一个假设：你提到了 AI 写的代码会有“隐患”或“烂代码”。既然 AI 这么快，为什么我们还要在意烂代码？为什么不能直接顶着 Bug 往前冲，直到 Bug 被冲掉为止？

Uncle Bob：我很早就发现了一点：如果我一直让 Agent 往下做，却不去清理它留下的“烂摊子”，它的速度反而会越来越慢。

它会陷入一种困境：改了一个地方，却无意中破坏了另一个地方；为了修复那个地方，又破坏了其他地方。最后就开始不停地绕圈子。

我意识到，这些智能体虽然快，也确实很聪明，但它们和人类一样，也会受到烂代码的影响。也许它们能够容忍的程度和人类不同，但这个阈值依然存在。

代码烂到一定程度，Agent 就处理不了了。它们会开始原地打转，把原本的“烂摊子”越搞越大。我甚至遇到过一个智能体直接对我说：“我处理不了了。”

Matt Pocock：所以你的应对方案是什么？如何清理这些“垃圾代码”？大多数人遇到这种情况会选择给智能体增加指令，比如在 claude.md 或 agents.md 里堆满规则。每当看到坏代码，就增加一条指令。而你选择的是一种确定性的自动化检查机制。你为什么不选择这种“引导”的方式？

Uncle Bob：最开始，我确实是这么做的。最早给智能体写的 Prompt，基本都是这种思路：这是测试驱动开发（TDD）的方法，这是整洁代码的要求，你的代码应该是什么样，你应该遵循哪些规则。

最后，你可能会得到一份长达 10 页的文档，专门告诉它什么才是“好代码”。

但我很快发现，这些模型对待规则的态度，特别像《加勒比海盗》里的“海盗法典”——听起来是规则，但对它们来说，更像是一堆“建议”。

Matt Pocock：没错，这正是我脑子里想到的那个比喻。

Uncle Bob：它们确实会把这些规则“软化”。这背后其实有技术原因，我后来专门研究了一下模型为什么会这样，发现这与一个叫“中段丢失”（Lost in the Middle）的现象有关。

随着模型的上下文窗口越来越大，放在最前面和最后面的内容，往往比夹在中间的内容更容易被模型关注。比如你写了一份很长的 Prompt，开头的前三句话它可能记得很清楚，并把它们当作高优先级指令；但到了第 50 句、第 80 句，那些内容就可能被丢到上下文中间的某个角落。

当模型面对海量上下文时，中间的信息更容易被忽略，甚至像“消失”了一样。但确定性的工具不会这样。它们不会因为规则写在第 50 行还是第 80 行，就突然把规则当成“建议”。

我认为使用智能体的关键——虽然这确实很难做到——就是将初始提示词精简到绝对最小值，以便尽可能多地将其保留在优先级区域，然后再在此之后使用确定性工具。

Matt Pocock：完全同意。我把它称为上下文窗口的“聪明区”和“愚蠢区”。这不是我的说法，而是 Dex Horvath 提出来的。我觉得这是一个非常贴切的比喻。

在上下文窗口的前段，比如前 15 万个 Token，模型通常表现得相当聪明。但随着上下文不断变长，Transformer 中的注意力机制会越来越吃力，信息也会逐渐被稀释。

这就像一个越来越拥挤的房间，每个 Token 都在大声说话，而且房间里的人越来越多，最后你很难从一片噪音中分辨出真正重要的信号。这个比喻对我来说非常有共鸣。

听起来，你某种程度上是在放弃“引导”（Steering），转而重新采用一些传统的自动化检查手段。毕竟，这些检查不会像引导指令那样占用上下文窗口，所以你可以不断往上叠加。

如果使用的是一门具有强类型和完善测试体系的语言，这种模式在你看来会是什么样？自动化检查会不会也存在“太多了”的情况？

Uncle Bob：这正是我目前正在研究的问题。显然，自动化检查一定存在一个“过多”的临界点。最终，如果它们让智能体的速度慢到还不如人类，那你就输了。但只要它的生产力仍然高于人类，你就依然处于领先地位。

根据我目前的观察，我大概可以把这种生产力优势维持在 2 到 4 倍左右。

当然，使用确定性工具会明显拖慢智能体，因为你实际上是把它放进了一个循环里。现在很多人都在讨论这种循环：你要求智能体不断修改代码，直到工具最终告诉它“OK”为止。

于是 Agent 就会在那里不停循环——修改这个、修改那个，增加更多测试，降低圈复杂度，拆分函数……它需要花很长时间，才能达到预先设定的合规标准。

所以，本质上，你是在牺牲一部分生产力，换取更高的代码质量。

虽然目前我还没有找到这种方式的极限在哪里，但我正在尝试让多个智能体彼此协作、相互交接：一个负责写代码，下一个负责审查，再下一个负责测试和强化。

这样做确实会带来巨大的通信开销，但即便如此，它们的整体速度仍然比人类快得多。

多智能体协同，根治上下文失效难题

Matt Pocock：让我们聊聊多智能体系统（Multi-agent Systems），这非常令我着迷。我一直对那些宣称“我已经裁掉了所有员工，现在有 100 个 Agent，每个 Agent 都有不同的角色，彼此之间互相交流，甚至还有自己的邮箱账号”的人持怀疑态度。

但对于把“实现”和“审查”分离开来，我愿意破例支持。这种做法的好处，并不在于拥有两个非常专业的智能体，而在于它有点类似“红-绿-重构（Red-Green-Refactor）”的方法。

实现者只需要让测试通过，不需要把代码写得多漂亮。然后审查者再介入。它不需要重新探索整个问题，因为它已经拿到了实现者的差异对比，也明确知道自己需要审查什么。这时候，你就可以给它加入更多的引导指令。

我很想听听你对实现者、审查者，以及你提到的“强化智能体”怎么看。

Uncle Bob：采用多 Agent 有两个优势：

• 第一，你可以并行运行多个 Agent。比如同时运行三个编码 Agent，我的笔记本电脑甚至还能支持更多。

• 第二，当你把 Agent 的任务聚焦到单一任务时，就可以更好地控制上下文窗口。“中间丢失”的问题会减轻，你还可以在顶部堆叠更多规则，让 Agent 执行得更好。

你甚至可以设置这样一套机制：让 Agent “出生、完成任务，然后消失”。这样，下一个 Agent 进来时，面对的就是一个干净的上下文窗口。缺点是启动时间会更长，一个 Agent 可能需要 10 到 15 秒才能启动并理解当前上下文。

我倾向于尽可能把任务拆得足够细、足够聚焦。

我会先运行一个“规格定义器”，它的任务是把人类编写的文档转换成 Gherkin 语言和 QA 流程。QA 流程本质上是一套系统测试，要求从人类用户的视角出发，在 UI 层面操作系统，并证明系统能够正常工作。

随后，这两份文档会交给“编码器”。编码器负责编写单元测试、实现故事逻辑，并让 Gherkin 测试跑通。

完成后，再交给“清理器”。它负责进行复杂度分析和常规代码审查，把实现者留下的“烂摊子”清理干净。

接着交给“强化器”。它负责运行变异测试。这个 Agent 非常无情，会通过修改等号、小于号之类的细节，反复验证测试是否真的有效，并确保达到 100% 的测试覆盖率。这个过程需要很长时间。

最后交给“QA Agent”。它会把书面的 QA 文档转换成可执行脚本，用脚本直接操作系统，并给出确定性的测试结果。

如果能够通过这一整套流程，最终得到的程序质量会非常高。

这种方式我自己尝试得非常成功。给单个 Agent 一个任务，它可能 5 分钟就能完成，但结果是否可靠就很难说了。而采用这套流程，可能需要一个小时，但这依然是划算的，因为如果让人类完成同样的工作，可能需要半天。

Matt Pocock：没错，这本质上是前期投入生产力，以换取后期的收益，是对代码库的长期投资。除了操作上下文窗口，你还在操纵一个会话的“轨迹”。如果你引导智能体在同一个窗口内持续做某事，它就会沿着这个轨迹走下去。

Uncle Bob：确实。这些模型存在一个众所周知的现象。即使你不是程序员，比如你正在和模型愉快地聊怎么冲咖啡，这时旁边路过一个人，开始聊他正在看的肥皂剧，而这些信息也进入了上下文窗口。从那一刻起，你再提到咖啡，模型就可能莫名其妙地把咖啡和肥皂剧联系起来。

模型很难真正区分这两类信息。所以，你提出的“轨迹”这个概念很好。只要能够让模型始终保持正确的方向，并尽可能保证上下文窗口中的内容一致，就能避免产生这些奇怪的幻觉，至少也能减少对齐偏差。

Matt Pocock：既然提到了自动化检查，我想问问你在前期的规划中，是如何考虑代码库的内部结构的？拥有好的测试套件固然重要，但如果 API 设计得很烂，或者模块划分得非常糟糕，这会如何影响这些自动化检查？

Uncle Bob：在过去大约一个月之前，我一直是手动完成这部分工作的。我会先让 Agent 构建一个东西，然后通过不断提问来“审问”它们：这里的结构是什么？这个模块和那个模块是怎么关联的？模块到底是什么？等我得到那些令人恐惧的答案后，我就会亲自设计模块结构，然后告诉 Agent：“这才是模块应该划分的方式，以及它们之间应该如何通信。”接着，再给它们一个实现计划去执行。

这个过程非常辛苦，所以我让 Agent 为我构建了一个“架构查看器”。它可以在屏幕上弹出一个类似 UML 的图表，展示整个系统的模块结构和依赖关系。我可以点击某个模块查看它内部的子模块，甚至直接查看对应的代码。这个工具对我来说非常有用。

此外，我还构建了另一个确定性工具，让我可以定义哪些模块应该依赖哪些模块，以及哪些模块绝对不能互相依赖。这最终形成了一份 Agent 无法违反的规范文件。如果它们违反了这些规范，就必须通过反转依赖、提取接口等方式进行修复。

我现在正在尝试把整个规划过程自动化，但目前还没有取得太大进展。

Matt Pocock：我也处于完全相同的处境。通过设计良好的模块，你能获得巨大的杠杆作用。你能解释一下这种杠杆作用体现在哪里吗？

Uncle Bob：这和“烂代码 vs 好代码”的论点是一样的。

任何划分良好、接口严谨的东西，都是人类可以理解的，因为我们的大脑擅长碎片化处理。

模型和 Agent 也是如此。如果它们能聚焦于一个模块，且该模块的“轨迹”非常清晰，模型不会被该模块内部的话题所混淆。我同时使用了“模型”和“模块”这两个词，我想表达清楚。但这非常重要，这和我之前提到的“咖啡与肥皂剧”的论点是一致的。

如果你在一个模块里塞进了天底下所有的东西，可怜的 Agent 就会纳闷：“我在这里到底在干什么？我该如何在这里开展工作？”如果你能进行良好的模块化处理，它的运行效果会非常好，就像人类一样。

Matt Pocock：你可能也能从测试套件中获得更高的价值。这里我想再请教一个相关的问题：我是你作品的超级粉丝，同时也是 John Ousterhout 的拥趸。他提出的“深层模块”（Deep Modules）概念让我非常着迷。

模块大致有两种形式：一种是“浅层模块”，接口很复杂，但内部实现很少；另一种是“深层模块”，接口很简单，却在内部隐藏了大量信息。我发现，这种设计对 Agent 来说非常理想，因为它们只需要读取接口，而不必理解具体的实现。

你认同这种观点吗？你自己在处理问题时，也会采用这种方式吗？

Uncle Bob：绝对认同。模型非常关注接口的名称和结构。这意味着它们不必去阅读下层代码，这既是一种风险，也是一种优势。只要代码保持连贯一致，就不会有太大问题。

它们也会关注测试，通过阅读测试来理解系统的功能。因此，任何有助于优化代码结构的做法，都会帮助模型更好地理解代码。

顺便说一句，《代码整洁之道》（Clean Code）的附录里，记录了我和 John Ousterhout 之间的一场长篇辩论，那真的非常有意思。我不确定他是否也乐在其中，但我自己确实玩得很开心。

AI 时代，传统编程规范需要重新定义

Matt Pocock：我看过你们在 YouTube 上的那段完整讨论，非常精彩，这也是我想邀请你来的原因。那么，在你的书里，有没有什么内容是你现在想修改或更新的？尤其是像“保持函数短小”这样的建议。

我们刚才聊到，很多东西其实并没有改变。比如“Gauntlet”（严酷考验/自动化评估环）这种模式一直都很好，只是过去我们没有足够的劳动力去推动它。

但在这些原则中，有没有什么是我们现在需要摒弃的？或者说，有没有哪些东西需要换一种方式来理解或调整？我知道这个问题可能有点让你为难，但你现在有答案吗？

Uncle Bob：首先是关于“阈值”的问题。在我看来，Agent 能够处理的复杂度，与人类开发者并不一样。它们的短期记忆比人类强得多，而且非常精准。

所以，我会相应调整 CRAP 分值（CRAP score），放宽对函数规模的限制。对于人类开发者，我会要求 CRAP 分值控制在 4 以下；但对于智能代理，我目前把这个阈值放到了 6，甚至在考虑提高到 8。

我一直在寻找那个最合适的阈值，但这并不容易。

Matt Pocock：在代码行数上，4 到 8 或 4 到 12 的分值意味着什么？是 20 行还是 100 行的函数？

Uncle Bob：这实际上取决于圈复杂度，也就是一个函数内部存在多少条不同的执行路径。

如果测试覆盖率达到 100%，那么 CRAP 分值为 6，意味着这个函数有 6 条执行路径，而且每一条都经过了测试。这其实就是 CRAP 分值的核心目标：确保测试覆盖率足够高，同时限制圈复杂度。

我曾经和 Agent 就这个问题争论过很多次。当然，你不能完全相信 Agent 在辩论中的结论，但我还是会和它们讨论。它们似乎认为，6 是一个相当不错的标准。

此外，还有另一个因素。在我的书里，我谈到了很多“纪律规范”，比如测试驱动开发（TDD）。我曾经是 TDD 的坚定拥护者，但那其实是一种“人类的纪律”，是根据人类的思维方式演化出来的。

所以，我不会，也不打算把这种纪律强加给 Agent。我认为，强迫 Agent 写一行测试，再写一行生产代码，然后再写下一行测试，这没有什么意义。对人类来说，这样做的收益非常大；但对于 Agent，我更愿意允许它们采用 John Ousterhout 提倡的方式：先写出一个函数，再为这个函数编写测试。

事实上，即使我要求 Agent 严格按照 TDD 的纪律来做，它们最终也总会回到“先写代码、再写测试”的模式。

所以我的结论是：把人类的纪律强加给智能 Agent，可能是一个错误。我们不需要强加纪律，但需要坚持“人类的价值观”，只是具体的阈值可能需要根据智能代理的特点进行调整。

Matt Pocock：这确实和短期记忆有关。对于短期记忆容量有限的人类来说，TDD（测试驱动开发）非常有效：你只需要记住足够的信息，先写出一个测试，再记住如何让测试通过，然后就可以停下来休息一下，比如去喝杯咖啡。

既然我们聊到了“把事情做正确”以及架构设计，那么在真正把任务交给智能代理之前，你通常会做多少规划？在让 Agent 开始执行任务、测试和验证之前，你会做多少准备？

因为如果一开始交给智能代理的任务就是错的，或者需求本身没有定义清楚，那么后面无论做多少工作，都是在浪费时间。

Uncle Bob：现在最大的诱惑，是过度编写规格说明：让开发者不断完善需求和计划去写规格说明，再把这些东西一次性交给 Agent。这是一个源自 70 年代的古老诱惑，后来瀑布流开发模式就是这种思路的典型代表，而敏捷开发的兴起，很大程度上就是对这种做法的反思和回击。

过于沉重的前期规划，往往会把事情搞得一团糟，因为最终做出来的东西，几乎不可能和最初设想的一模一样。

现在面对智能代理，人们同样容易掉进这个陷阱。我这周就尝试过这种方式，结果一次次证明是一场灾难。作为人类，你很快就会发现，Agent 根本无法完全按照你制定的计划执行。因为你不可能提前考虑到所有细节，而 Agent 也没有你那么强的判断能力。于是，它们很容易朝着错误的方向一路跑偏。你只能叫停，然后回滚、重新制定计划，再从头开始。

所以我已经放弃这种做法了。我们不如回到敏捷的方式：先让 Agent 完成一两个具体任务，然后看看整体架构有没有问题；如果需要，我就手动介入，做一些调整，再让它继续完成几个任务。

我们可能永远都无法完全摆脱最后这一步“人工组织”的工作。虽然我一直在想办法解决这个问题，但目前还不确定这是否真的可行。

Matt Pocock：我把这看作一个劳动力分配的问题。

过去，构建一个东西可能需要几周甚至几个月。现在，开发过程大幅加快了，但前期规划和后期评审所需要的时间并没有相应缩短。我们希望开发者能够更快地迭代，但“把东西做错了”这件事依然可能发生。

我发现，现在很多人开始做一种“计划极大化”：他们拿着一份规格说明，让七个不同的 Agent 分别跑一遍，试图不断完善计划，然后才真正开始执行。

但这样听起来好像并不是什么好主意，对吧？

Uncle Bob：Agent 非常喜欢写计划。天哪，它们简直爱死写计划了。它们会不断修饰计划，把它写得越来越华丽、完美，细节也越来越丰富，但到了真正执行的最后阶段，往往还是会崩盘。

现在整个行业都能看到这种趋势，也就是所谓的“规格驱动开发”（Spec-Driven Development，SDD）。但我的直觉是，这条路行不通。

我们应该重新审视敏捷开发的核心思想：先做一点，获取反馈，再调整和重新组织，然后继续做一点。

我以前做敏捷开发演讲时，经常讲一个例子：假设改建一栋房子的成本只需要 1 美元——包括打地基、修屋顶，以及之后所有的修改，每次都只需要 1 美元。那么你会怎么盖这栋房子？

你会不会先花几千美元请建筑师设计一套完美的方案，然后再花 1 美元交给承包商，一次性把房子盖出来？

还是直接走到承包商面前说：“我想把地基打在这里，做成这个形状。噢，不对，这样不好，改一下。厨房放这边，客厅放那边。等等，还是把它们换个位置吧。”

显然后一种方式更合理。而现在，软件修改的成本已经大幅下降，几乎接近于零。在这种情况下，我们为什么还要花大量时间和精力做昂贵的前期规划？

为什么不直接不断尝试、调整和修改，直到它看起来正确为止？

Matt Pocock：我非常认同。我个人对“规格驱动开发”这个标签有很大意见。到底什么是 SDD？提示词工程（Prompt Engineering）算吗？如果你像以前一样对同事说：“修一下页头的加载问题”，这是规格驱动开发吗？这算是一个规格说明吗？你会把这些说明持久化在代码库里吗？

Uncle Bob：不，我不会。规格说明是转瞬即逝的，它们会消失，也会频繁变化。规格说明并不等同于源代码。过去人们常说，“人类编写了源代码，所以代码就是最终的规格说明”，但现在这个说法已经站不住脚了。

源代码依然存在，只是已经不再由人类编写。很多人因此感到失落，认为必须有某种由人类定义的东西放在最前面。但归根结底，即使是 Agent 产出的东西，最初也是由人类驱动的。

我现在的做法是，不再编写一份用来定义“我想要什么”或者“我拥有什么”的规格说明。我直接看最终结果，而那个结果本身就是规格说明。

我有很多工具，比如针对 Clojure、Java 和 Go 的 CRAP 工具、变异测试工具，以及 Agent Harness。我会告诉别人：不要直接下载我的工具，因为那是我为自己写的。你应该让自己的 Agent 去研究这些工具，然后让 Agent 根据你的需求量身定制一个。

我认为，这才是更好的方式：真正定义事物的本质，并根据具体需求进行定制。

Matt Pocock：关于 Agents，我一直觉得很奇怪的一点是：如果你发给它们一些东西，它们真的会去读。这和人类非常不同。

如果你给某人发一份详尽的技术规范，你可能只能得到 20% 的阅读率——而且 20% 可能还说多了，也许只有 5%。但如果你把规范交给智能体，它们大概率真的会读完。

Uncle Bob：反过来也一样，Agent 写出来的东西，人类反而不读了。

给新生代开发者的忠告：AI 再强，编程底层基础永不过时

Matt Pocock：确实如此。它们希望我们把它们写的所有东西都读完，但我们根本不会读。挺有意思的，这完全是一种不对等的关系。

从长远来看，我特别想知道，既然我们已经如此习惯于和智能体沟通，人类之间的关系会发生怎样的变化。我自己已经习惯了和智能体聊天，就像在和朋友聊天一样。我真的很好奇，也很着迷于看到，随着时间推移，生活会如何模仿艺术。

最后我想问你一个问题，而且这是个相当重磅的问题。我想再次引用一下 John Ousterhout 的观点，因为他对不同类型的编程有一个很好的定义：战术编程和战略编程。

战术编程就像地面作战的士官，是那个真正身处战场、负责具体战斗的人；战略编程则更像将军，负责从更高层面指挥整场战争。我想我们都同意，这是理解不同类型编程的一个很好的框架。

而现在的问题是，智能体非常擅长战术，却非常不擅长战略。

那么，对于那些刚刚入行的人来说，既然 AI 已经吞掉了大量战术性的工作，他们该如何学习战略编程呢？这可能是很多人都想听到你回答的问题，Bob。他们想让你把你的大脑“借”给他们，让他们理解为什么变异测试如此重要，或者应该如何设计和理解这些模块。某种意义上，这正是你现在正在做的事情——把自己的经验和思考分享给更多人。

Uncle Bob：我经常被问到这个问题。我没有一个完美的答案，因为我确实不知道，但我是这么想的。

首先，程序员学习编程的方式（无论是在大学还是其他地方）都应该是写代码。你应该先写上一年代码（具体多久我也说不好），这样你才能真正知道 Agent 究竟在处理什么。

下一步应该是，当你入职一家大量使用 Agent 的公司时，作为一个刚完成培训的年轻人，你应该被当作一个 Agent 来对待。那位手下运行着一堆智能体、自己负责战略决策的首席工程师，应该把你视作一个智能体。他应该给你分配和智能体一样的任务，让你接受和智能体一样的确定性工具约束。你应该在这种状态下待上几个月，虽然产出会非常低，但能学到非常多的东西。等你通过了这种严酷的考验，也许你才会被信任去亲自运行一个智能体。你不能完全丢掉代码。

十年前，我经常告诉人们：如果你从来没有写过汇编语言，那就应该花一个周末写写汇编，这样你才能知道后台到底发生了什么。如果你整天只写 Java，那你就是生活在一个幻觉世界里，那里仍然存在很多你不理解的“魔法”。花一个周末写写汇编，你最终就会理解这一切到底是怎么回事。

我认为这一点在今天依然成立。在这条学习路上，你必须从最基础的东西——二进制——开始，一路经过汇编语言、像 C 这样的基础编程语言、像 Python 这样的高级语言，然后再进入处理智能体级别的工作，学习使用确定性工具。最后，你才能在监督下，真正开始战略性地运行智能体。

Matt Pocock：但这很难。智能体就像是代码之上的一个抽象层。你提到的那些抽象层，比如模块查看器，就很有意思。这确实是一种很好的学习方式：在代码之上建立这些抽象，这样当你真正深入研究时，反而能获得更深的理解。

但如果一个人只做战术性的工作，作为一家公司，你可能会看着他想：“我们为什么要雇这个人？我手下有 Uncle Bob 的五人‘加固小组’——也就是五个智能体——成本只有他的一小部分，却能做得更好。”

所以我一直在想，人们到底该怎么获得这些能力。因为传统上，战略编程的反馈循环非常长。一个人如果干了六个月就辞职了，他可能永远都学不会战略编程，因为他犯下的错误，可能要到九个月之后才会暴露出来。他根本看不到自己的错误。

但有了智能体，情况就不一样了。因为一切都被大大加速，你实际上可以更早获得关于错误的反馈。

那么，你是怎么知道自己的智能体在犯错的？去年 12 月，当你看着它们写出来的东西，觉得“这写得像狗屎一样”的时候，你是怎么判断出来的？

Uncle Bob：早期的时候，我只是看着代码，然后发现里面那些“不好的代码”。但那其实不是最重要的部分。

更重要的是下一步：我会看着它们瞎忙。我能看出 Agent 什么时候在挣扎，因为我自己也经历过同样的挣扎。问题在于，一个刚入行的人，可能根本识别不出这种挣扎。

我是通过艰苦的实践学会这一点的。其实，关于这个话题，那些老书里有非常丰富的内容——只是因为年代久远，已经没人读了。但这些书真的非常棒。你可以去读 Tom DeMarco 或 Ed Yourdon 的著作。

Matt Pocock：还有《程序员修炼之道》（The Pragmatic Programmer），所有那些经典。

Uncle Bob：没错，《程序员修炼之道》就是其中一本。其实还有很多这样的老书，它们都非常出色。如果你在年轻的时候认真读过这些书，就会逐渐对更高层面的战略博弈形成感觉。

当然，你需要过滤掉其中一些已经过时的内容，因为很多书写于 20 世纪 70、80 年代。但有意思的是，很多重要的经验和教训，恰恰就是在那个时候总结出来的。

所以，这是我最初会推荐的学习方式：先通过阅读这些书建立基本的理解，然后再通过亲身实践真正掌握它。我也正因为如此，认为他们应该先“扮演”几个月的智能体，亲自经历一下智能体所处的状态，这样才能真正理解那是什么感觉。

Matt Pocock：成为智能体。让智能体把任务委派给你。你成了智能体的子智能体。我喜欢这个观点。听起来，软件基础仍然至关重要。为什么会这样？对于那些说基础不重要的人，你会说什么？

Uncle Bob：软件基础之所以重要，是因为它们一直都很重要。我想这句话是迪杰斯特拉（Dijkstra）说的：软件是人类迄今为止尝试过的最复杂的东西，比我们做过的任何其他事情都要复杂。

所以，基础其实是我们组织这种复杂性的一种方式，让复杂的东西变得可以理解——不仅是让人类能够理解，也让我们的模型能够理解。毕竟，模型终究也是模仿人类建立起来的。

基础之所以在今天依然适用，就是因为这是我们组织复杂性、理解复杂性的方式。现在有些人认为软件基础已经不重要了。他们会吃到苦头，而且不会等太久。虽然可能会比我想象的更久一点，因为智能体确实很厉害。但我已经见过它们撞墙了，我知道那堵墙就在那里，所以我不想再撞一次。

这其实是一个非常有意思的演变过程。你刚才提到了抽象层。我们现在已经站在编译器之上了。过去，我们的抽象层是编译器；在那之前，是汇编语言；再往前，是二进制。现在，这个抽象层又向上提升到了模型。

而每一次抽象层向上提升，处在更低层级的人都会抱怨。他们会说：“这会毁了一切。我们甚至都没工作可做了。编程变得这么简单，五岁小孩都能写代码了。”

每一次都是同样的故事。现在，我们又进入了下一个阶段，下面的人开始说：“这会毁了一切。”

不，它不会。

同样的规则依然适用，所有这些基础之所以存在，都是出于同样的原因。你今天扔掉的那些规则，一年之后，很可能还是会从地上把它们捡起来，掸掉上面的灰尘，然后重新想起：为什么当初需要这些东西。

📢最后，说一件事

2026 奇点智能技术大会与C++及系统软件技术大会终于要和大家见面了。

11 月 20-21 日·北京，奇点智能研究院联合 CSDN，把两场技术大会放在了同一个时空里：

• 奇点智能技术大会（始于 2016）——聊大模型、AI Native、企业级 AI 落地、多模态与世界模型；

• C++ 及系统软件技术大会（始于 2005）——聊现代 C++ 演进、AI 算力与推理优化、高性能低时延系统。

为什么要放在一起？因为我们越来越相信——上层 AI 应用的爆发，离不开底层系统软件的支撑；而底层技术的演进方向，也正在被 AI 重新定义。

这次大会汇聚 70+ 位技术专家、18 个主题、1000+ 同行到场。

如果你也在这些方向上做研究、做产品、做工程，别错过。