Artie Shevchenko 与 Titus Winters：AI 时代的代码健康

Titus Winters 欢迎 Artie Shevchenko 来到 GOTO 读书会，讨论《Code Health Guardian》以及 AI 辅助时代人类程序员的角色。Winters 先问他为什么写这本书。

Shevchenko 说，他一直喜欢分享知识，帮助学生为未来挑战做准备。他在 Google 开发过内部代码审查课程，超过 1,000 名员工参加；反馈让他更有信心继续教学。

John Ousterhout 介绍《A Philosophy of Software Design》的一次演讲也产生了重要影响。Shevchenko 喜欢书中的复杂性模型为常见工程实践提供理论基础。随后多年大学教学和课程迭代又带来了值得分享的新认识。

阅读 Winters 共同编纂的《Software Engineering at Google》后，Shevchenko 注意到实际编码文化中的一些话题只被简要提及。他给 Winters 发了设计文档章节的早期草稿；Winters 回忆说，很高兴看到这个话题被深入讨论。

Winters 询问 Ousterhout 的复杂性框架。Shevchenko 解释三个不同的问题：变更放大，即看似很小的修改扩散到许多位置；认知负荷，即理解代码的困难；以及未知的未知，即开发者缺少发现问题所需的信息。

把这些问题分开有助于确定优先级。Shevchenko 通常认为未知的未知比认知负荷更严重，认知负荷又比普通的变更放大更严重；但他也承认，极大的变更放大会改变排序。

Ousterhout 把复杂性归因于晦涩性和依赖。Shevchenko 保留了三个症状，但写作时重新考虑了原因：依赖可能制造问题，却也是软件的基本构件。Winters 同意，依赖既有收益，也带来维护负担。

Shevchenko 用六个更具体的原因替代笼统的依赖概念：不符合承诺的接口、复杂接口、不熟悉、依赖过多、重复和不稳定的依赖。Winters 指出，每个依赖都有一定成本与风险，但质量差异很大。

谈到 AI 时，Shevchenko 认为，看似合理的生成代码本身并不能证明模型理解了代码。这是他对当前模型的看法。他担心完全依赖生成结果会削弱团队对代码库的智力掌控，因此人仍需要验证重要变更。

Winters 说，生成代码乍看通常合理，但如果缺少足够的指令和配套机制，测试可能薄弱，接口也可能有问题。他询问那六类原因是否也可作为 AI 辅助工作的审查清单。Shevchenko 回答说，它们同样适用于人写的代码。

Shevchenko 比较两个考试答案相似的学生：一个理解了内容，另一个只是背熟了材料。这个类比表达了他的担忧：表面上的合理性难以与理解区分，一次有用的回答也未必能推广到另一种情况。

被问到是否逐行审查时，Shevchenko 坦言，他现在更仔细地看测试场景，而不是每一行测试代码，同时仍会审查大部分生产代码。他不确定这种取舍是否正确，也仍在学习如何安排审查优先级。

Winters 说，AI 正在改变开发方式，行业需要重新摸索实践方法；有经验的工程师也应该愿意承认不确定性。他自己优先审查日后最难改变的部分：依赖和框架、状态与存储、API 设计以及数据库模式。

Shevchenko 把接口放在优先列表前列。审查者应检查接口是否作出清晰承诺，以及实现是否真正履行承诺。不良接口既会增加认知负荷，也会制造日后难以发现的未知问题。

Winters 区分智力掌控和统计掌控：前者是充分理解系统、能够推理变更；后者借助测试、证据和实验，即使无法解释每个因果细节，也能对变更安全性建立信心。两人认为这些工具可以互补。

Shevchenko 说，他的书推荐读者参阅《Software Engineering at Google》，获取更全面的测试讨论。在他的复杂性模型中，测试有助于验证接口履行承诺，并减少未知破坏未被发现的机会；类型系统和断言也有帮助。

谈到读者反馈时，Shevchenko 解释，他把最重要的思想放在前面，因为读到开头章节的人通常多于读到后面章节的人。他特别提到随时间演进的软件工程、复杂性模型和契约式设计。

Winters 请他介绍半函数式编程。Shevchenko 将其描述为默认优先采用不可变性，这是一种已有实践，并非他的发明。不可变值减少了追踪变量由谁、何时修改的需要，从而降低晦涩性。

他并不主张不计代价地让所有东西不可变。走向极端可能损害可读性；可变状态仍有用武之地。他建议把不可变作为强默认值，同时保留务实的例外。

Winters 把这个问题与测试联系起来：无状态代码更容易测试；读取状态的代码需要有代表性的状态；既读又写状态的代码则需要谨慎设置和安排顺序。可变状态引入了软件工程必须管理的时间维度。

对话最后，Shevchenko 感谢 Winters 的鼓励以及为书写序。两人都强调，AI 辅助开发的实践仍在演进。