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5.demand & arch
agentic AI 生成代码的膨胀性：新生成的代码进入上下文，影响后续的需求实现，形成技术债 需求，产品设计，架构三者会对技术债的累积造成极大的影响 教务系统具有相当大的需求爆炸 有趣的例子：让AI提取从教务系统中提取一份足够详细的需求说明书，让AI按照该说明书制作一个新的教务系统，同样能够达到很好的效果 软件工程没有银弹 应对方法：优化软件架构，使得软件对于需求的变化，仍然能够有一定的韧性 使用架构隔离复杂性，例如算法题中分隔开数据输入，解析，处理，输出 架构源于需求，目前大模型的架构taste还不是很好 eg：实现非递归的汉诺塔的时候，人类的方法是先用写出递归代码，再模拟栈帧；而GPT的做法是打表寻找答案数学规律，而架构师会考虑状态机 架构能力来自长期以来形成的经验，目前难以被AI强化学习
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5.demand & arch
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