您需要人工智能来降低维护成本

我直接开门见山：你的人工智能编码代理，即你用来编写代码的代理，需要降低你的维护成本。也不是一点点。您现在编写代码的速度提高了一倍吗？最好希望您的维护成本减半。生产力提高三倍？三分之一的维护费用。否则，你就完蛋了。你正在用暂时的速度提升换取永久的契约。哦，你想知道为什么吗？当然。我们去兜风吧。在黑暗的沙漠高速公路上......生产力由维护成本决定您编写的每一行代码都必须维护：错误修复、清理、依赖项升级等等。我不是在谈论新功能或增强功能。只是维护。对于您花在编写代码上的每个月，您将在接下来的一年中花费一些时间来维护该代码，并且之后的每一年都会花费一些时间，只要该代码存在，就永远如此。假设您询问了 50 名开发人员，这些维护成本是多少。使用一种称为“群体智慧”的技术，您可以获得相当准确的响应。 1 1 欢迎您进行自己的集体智慧调查！但事实证明，具体数字对于我在这里提出的总体观点并不重要。你的人群可能会告诉你，对于你每个月编写代码的时间，你将在第一年花费 10 天进行维护；此后每年维护 5 天。如果您是一个特别着迷的人，您可能会花几个小时制作电子表格来模拟这些估计如何随着时间的推移影响生产力。像这样的电子表格。新项目的第一个月是辉煌的。你把所有的时间都花在构建奇特的新功能上。接下来的一个月稍微不那么光荣。从第一个月开始，你的一小部分时间（不多，但一点点）用于修复错误和清理设计错误。第三个月，又多了一点。而第四个月、第五个月、第六个月……最终，却一点也不光彩。根据我们人群的维护估算，2.5 年后您将花费一半以上的时间进行维护。十年后，你几乎无法做任何其他事情。将人群的维护预估减半，您就可以再用三年时间才能达到 50% 的目标。如果将它们翻倍，不到一年的时间你的效率就会低于 50%。教训很清楚。如果您想要一支高效的团队，您必须关注他们的维护成本。所有模型都是错误的 这些数字对您来说真实吗？他们对我这样做。在我作为顾问的职业生涯中，我专门研究后期初创公司，它们都存在上图所示的确切问题。大约 5-9 年后，他们会注意到他们的团队不再把事情做好，然后他们会给我打电话。他们的球队并没有图表显示的那么糟糕。也许他们的维护成本较低。或者也许......这对我来说更有可能......他们的维护成本确实那么糟糕，而他们却掩盖了这个问题。也许他们： 决定不修复每个错误，或升级每个依赖项 当团队进展缓慢时添加人员...然后不断添加更多人员，因为这永远不够 废弃所有内容并重新开始重写 有争论精确维护数字的空间，但总的来说，该模型感觉是正确的。如果您去过街区，您就会知道这张图是正确的。您已经看到生产力如何随着时间的推移而消失。你有伤疤。这与人工智能有什么关系？只有一切。假设您的团队刚刚开始使用 Rock Lobster，这是最新最好的代理编码框架，而且它的性能加倍！你的代码输出！呜呼！不过，代码有点难以理解，而且你的团队正淹没在拉取请求中，而你可能在按下批准按钮之前实际上并没有阅读代码。就像，完全一样。我的意思是，你有时在无聊的会议上浏览过它，这已经足够好了，对吧？ LGTM，让我们把这件事完成吧！现在，您在一个月内完成了两个月的工作，假设您将每个“月”的产出成本维持一倍。下个月的维护成本将增加四倍。哦。在您开始使用 Rock Lobster 后大约五个月，您的工作效率就会回到开始时的水平，几个月后，情况会比您从一开始就没有接触过 Rock Lobster 更糟糕。我并不是说你的人工智能会使维护成本增加一倍。或者生产力。这是一个极端的例子。但即使你的人工智能生成的代码与人类编写的代码一样易于维护，生产力的提高也不会持久。您可以随时退房 2 2 但您永远无法离开。代理费用昂贵，而且只会越来越贵。一旦你的代理的果汁不再值得挤压，你可能会决定节省你的钱并回到旧的编码方式。就像一个穴居人。用你的手指。哈!笑话就在你身上！当您停止使用代理时，所有生产力优势都会消失......但增加的维护成本却不会！只要该代码仍然存在，您就会陷入困境