科技虎嗅·极客邦科技InfoQ··AI 生成
AI可以用任何手段、写任何东西，但你得是个“中年老登”
本文通过PingCAP CTO黄东旭用AI独立完成百万行代码数据库项目的经历，论证AI已能跨越语言、框架、数据库等技术栈壁垒，实现“什么都能写”。作者提出，软件不再是护城河，真正的价值在于其中的知识。未来的软件形态可能不再是固定边界的应用，而是由Agent现场生成的“技能”。但AI缺乏方向感与判断力，真正的舵手是那些有深厚经验、能做出关键决策的“老登”工程师。文章也触及了企业软件维护中AI代码可能带来的新问题。原文 ↗原文 ↗
核心观点
- ▍AI已经不存在明显的能力边界，可以用任何方案、工具和手段去写任何软件，包括像数据库这样最复杂的系统。
- ▍当AI能够“重写一切”，真正的行业价值从“写代码”转向了“做判断（掌舵）”，只有具备深厚经验的“老登”工程师才能驾驭AI。
- 01PingCAP CTO黄东旭的db9项目：一两个人、三个月、100多万行代码，峰值日消耗10亿token，月均2000美金token成本，完成了过去几十人团队干一年的工作。
- 02编程语言锁定被打破：Bun从Zig迁移到Rust只用了6天；一家中型企业用agent短时间内将老应用重写为React Native，且认为即使决策错误也能用agent迁回。
- 03数据库选型不再关键：在AI视角看，MySQL和Postgres只是“方言问题”，Agent没有品味和社区偏好，可快速适配。
- 04无源码系统可被重建：Thoughtworks用LLM反向还原了只有二进制文件的遗留系统；Jon Radoff用Claude Code从零重建了30年前已丢失源码的MUD游戏。
- 05维护的概念正在被挑战：徐昊认为，当重写速度足够快时，不再需要维护，就像没人会去手工修改编译器生成的汇编代码一样。
反方 / 局限
- — 企业软件的维护现实依然严峻，Spring创始人、C++之父等担忧AI会使已有代码库变得更乱，而“屎山代码”内部的判断不一致会让Agent陷入“精神分裂”。
- — AI代码上线后Bug数量明显增多，尤其在语言级别行为无法100%兼容时（如JDK升级中的virtual thread），看似能跑但流量一上来就崩溃，责任仍由人承担。
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