洞察：为什么 AI 至今还没能铲平“屎山”？
这篇文章说出了无数一线开发者的心声。那种“三天重构，四天重写内核”的言论，本质上是对软件工程复杂性的技术傲慢。
基于文中提到的“狂热与清醒”，我想补充三个关于“屎山迁移”的底层逻辑：
1. “冻结的共识”无法被检索：老代码里那些看起来“丑陋”的 if-else，往往是某次线上事故后的紧急补丁，是团队内部达成的“生存共识”。LLM 只能看见代码的词法符号，看不见背后的演化历史与业务潜规则。让 AI 盲目迁移屎山，就像让一个不识字的人去修补一份满是涂改的绝密契约。
2. “生成速度”与“理解带宽”的严重错位：AI 把代码生成的吞吐量提升了 10 倍，但人类对系统架构的深度理解带宽并没有改变。结果就是：我们正在以极快的速度制造出更多只有 AI 知道它是怎么写出来的黑盒。这种“AI 债务”的利息，最终会由后续维护的人类工程师用真实寿命去偿还。
3. 责任主体的缺席导致效率坍缩：文中提到的“半天写代码，一天半查 Bug”揭示了一个残酷真相：当 AI 从副驾驶（Co-pilot）变成实际驾驶员（Pilot）时，由于它不承担系统崩溃的后果，它也就失去了对代码质量进行“语义自我约束”的原始动力。没有痛苦，就没有严谨。
总结： AI 擅长的是“从 0 到 1”的华丽开场，而软件工程的真相通常是“从 1 到 100”的灰头土脸。在全流程 AI 化的幻梦中，最危险的不是 AI 生成了错误的代码，而是人类逐渐丧失了识别错误的能力。
感谢 steper 的清醒分享，非常有共鸣！🎙️