AI时代下代码质量观的转变

最近看到Teknium（Hermes Agent创始人）在x平台发布的一条动态，觉得挺有意思，截图如下。

他提到自己每天同时运行12个Hermes Agent实例来开发Hermes Agent，项目已经跻身GitHub历史前100名。

Hermes Agent是什么项目，这里就不详细展开了，感兴趣的话下次给大家分享，简单来说就是一款与小龙虾类似的产品，但核心特点是能够自动更新和自我迭代。

12个Agent同时工作，这完全颠覆了我的认知，第一反应就是吹牛，当然，现在依然这么认为。12个Agent意味着你需要同时处理大约12件事务，而且这12个Agent随时都可能打断你的思路。

这种并行模式必然导致人的思考深度不够，工作模式大概是这样的：人只负责把控一个方向，然后机械地给出审批意见。

这样一来肯定无法精细控制AI生成的代码细节，结果就是项目中堆积了大量能实现功能但冗余且"低质量"的代码。在非AI编程时代，这可以说是开发者最不愿看到的情况，因为这意味着技术债务像滚雪球一样越滚越大，后期进行重构肯定会让人头疼不已。

我这里所说的"价值"，更多指的是商业价值，而非性能。在非AI编程时代，代码质量与价值的关系可能并不是那么直接，而是一种间接影响的关系，大致可以这样理解：代码质量高->后续迭代速度快->上线更早，人力成本更低->快速迭代，bug少->高价值。

所以说在非AI编程时代，无论是出于工程师的职业操守、代码洁癖，还是考虑到重构成本高昂，亦或是商业价值角度，高质量的代码都是非常有必要的。

但是在AI编程时代，这个思路可能就需要进行调整了。在AI时代，代码生成的门槛变得很低，重构的难度也大幅下降。对于低质量的代码，可以让AI归纳其共同的模式，然后进行批量化的重构。技术债务已经变得不再那么可怕。

在非AI编程时代，代码质量会随着软件开发逐步下降，软件开发效率也会随之降低。

但在AI编程时代，由于重构变得轻而易举，代码质量稍微差一些也不一定会影响开发效率，两者之间不再像以前那样紧密正相关。我们只需要注意别让技术债务累积到无法承受的程度，或者说我们对技术债务的容忍度比非AI编程时代高了很多。

而且，在每次开发的过程中，我们可以让AI挖掘现有代码中可重构的部分，进行小步快跑的重构。这样不仅效率高、成本低，代码质量也不会明显下降。

AI让生产代码变得廉价，它让试错的门槛降低了。

以前我们需要非常重视代码质量。但是在这个代码廉价的时代，试错成本非常低，我认为可以把代码质量的权重在心中稍微降低一些。当然，降低代码质量的权重，不是让你写bug，这两点要区分清楚。