维护性

本文深入探讨了AI编码Agent在软件工厂中的应用与局限性。作者指出，尽管通过强化学习训练的模型（如Claude Code）在基准测试中表现优异，但缺乏对代码库长期维护性的评估，导致代码质量随时间下降。文章回顾了软件工厂的历史演变，分析了从人工到代理化再到“无灯工厂”的尝试，并揭示了当前基准测试（如SWE-bench）仅关注通过/失败而忽略设计质量的缺陷。作者认为，模型无法在训练中惩罚不良设计，因此不能依靠代理自主维护代码质量。最后，文章呼吁社区在追求速度的同时，回归人工审查与合理设计。