每周 #51-2025：AI 编码代理与工程文化，0.1x 工程师

Source: Dev.to

好工程师在大公司写出烂代码的原因

为什么强大的工程师团队仍会产生草率的代码？根本原因在于结构：短暂的任期、频繁的重组以及内部流动，使得大多数改动都是由“新人”对代码库或语言进行的。少数“老手”拥有深厚的知识，但他们的审查带宽有限且往往是非正式的。中位数的高效工程师虽然能力胜任，却在陌生系统中赶期限——于是临时的 hack 解决方案得以通过、被轻度审查并固化下来。

复合工程：当代理全部编写你的代码

如果 100% 的代码都由 AI 代理编写会怎样？每个大纲都遵循四步循环——计划、工作、评估、复合——将代理输出转化为学习系统。关键不在于自动化本身，而在于复合效应。每个 bug、测试失败和设计洞察都会被记录并被后续代理复用，使得每个新特性都更容易构建。

为什么写工程博客：职业信号、社区与清晰思考

为什么许多工程师在最初的热潮过去后仍坚持写博客？有些人是为了提升可见度或分享产品；还有人只是想教学、记录来之不易的经验，或理清复杂系统。一个反复出现的主题是持久性和影响力：结构化的写作会产生一个公共的产物，超越聊天记录，帮助他人解决真实问题，并悄然为作者代言。

与 Q 合作：编码代理的防御性协议

当错误累积并可能把项目搞垮时，AI 编码代理应如何思考？一份 GitHub Gist 提出了针对软件工作的“防御性认识论”明确、可测试的协议：

• 在每一次操作之前做出明确的预测。
• 执行后比较实际结果。
• 每当现实出乎意料时，停下来更新模型。

核心规则很直接：现实不在乎你的心理模型；所有失败都发生在两者的差距中。通过在调用工具前写 DOING/EXPECT/IF YES/IF NO，在之后写 RESULT/MATCHES/THEREFORE，代理和人类能够公开推理、提前捕捉错误假设，防止错误连锁。

0.1x 工程师的崛起：编码助手时代的策展人

当 AI 能把代码喷射到任何代码库时，“10x 工程师”仍是目标吗？最近的一篇文章认为，现在真正的杠杆来自“0.1x 工程师”——那些不急于提示，而是先设定模式、修剪冗余、保持系统一致性的人。随着编码助手让添加代码变得轻而易举，它们同样也让添加臃肿、意大利面式结构和 LLM 残留变得轻而易举。