《拒绝"凭感觉编程"：把判断权留在能负责的人身上》

导语

作者以个人经验为线索，从成本、经验、复杂性认知、摩擦力的价值和责任感五个维度，解释为什么他拒绝使用 LLM 驱动的“凭感觉编程”。核心论点不是 AI 没用，而是当我们把判断、理解和责任外包给一个“不在乎”的系统时，真正的工程价值就已经丢失。

1. 偶然复杂性 vs. 本质复杂性：AI 能解决哪一半？

作者回到 Fred Brooks 的经典论文《没有银弹》：软件开发的复杂性分两种——偶然复杂性（写代码本身的繁琐）和本质复杂性（设计正确、优雅、可维护的抽象架构）。从机器码到高级语言，从手写排序到调用标准库，行业在偶然复杂性上已取得巨大进步。AI 只是这一进程的最新迭代，解决的仍是偶然复杂性，而本质复杂性哪儿也去不了。LLM 的“高级自动补全”面对没有标准答案的复杂问题时，能发挥多大作用，仍是个问号。

2. 抽象是工具，也是遮蔽

引用詹姆斯·斯科特的《国家的视角》，作者指出每一次抽象同时也是一次遮蔽。程序员在建模时必须决定反映现实的哪些方面、丢弃哪些方面。LLM 永远无法做到这种元认知——对它们来说，模型本身就是现实。Robin Sloan 的比喻很精准：LLM 在一个纯粹由字母构成的世界里运转，要求它认识到现实的局限性，就像问金鱼水温怎么样。