发布于
2025 年 4 月 15 日
SICP 重温：为人类和 AI 智能体编写代码
自从SICP问世以来，"程序必须首先为人阅读而编写，其次才为机器执行而编写"一直是软件工程的至理名言。然而，在生成式AI时代，代码越来越多地也被智能体阅读。随着生成式AI工具的普及，作为工程领导者，我们必须更好地理解智能体如何解释我们维护的代码。
了解AI当前的局限性
智能体目前不能对我们的代码库保持长期理解。每一次体验都像是第一次学习。使用常见的模式和最佳实践变得越来越重要，因为它们能更好地反映智能体的训练集。偏离这些模式的程度会降低智能体的有效性。
上下文窗口也是宝贵的资源。最好保持文件长度较短，因为对冗长文件的重复I/O会迅速消耗可用上下文，迫使智能体做出关于保留或丢弃哪些信息的艰难决定，这通常会导致性能下降。
抽象与解耦的挑战
就目前而言，高度解耦和抽象化的系统可能难以被智能体理解，因为它要求任何更改都分散在多个文件中。例如，一个典型的API可能包括处理程序、服务、存储库和迁移层，以及像自定义错误处理、验证、日志记录和跟踪等横切关注点。这种碎片化使得AI工具更难理解全貌并提供准确的帮助。
生成式编码平台很快将具备更复杂的提示和上下文管理策略来应对这种复杂性。然而，在此期间，我鼓励你开始通过AI可读性的视角来评估你的代码库。思考你的架构决策可能如何影响AI辅助开发的有效性。尝试使用像Cline这样的工具亲身体验AI智能体如何与你的代码交互，并开始优化你的开发实践以适应这个新的协作编码时代。
请记住：目标不是在代码质量或工程原则上妥协，而是发展我们的实践，以有效地适应人类和AI读者。软件开发的未来很可能是人类创造力与AI辅助的伙伴关系——让我们确保我们的代码为此做好准备。
本博客由Cline工程主管Andrin Foster撰写。
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