他们告诉我，软件开发者很快将被自主代理取代。然而，我每天都会遇到糟糕的软件。当AGI到来时，它的第一个任务可以是推出一个像样的日历应用程序吗？
我不是来抱怨糟糕的软件的，至少在这篇文章中不是。我在这里是为在一个代码生产限制被极大解除的时代，高质量软件的必要性进行辩护。
当限制消失时，质量应更受重视
如果你愿意，你可以在Zed中以黄油般流畅的120fps“氛围”式编写代码，并且每天24小时生成代码。但在一个物质充裕的世界里，对质量的要求应该更高。
作为软件工程师，我们衡量自身贡献的标准不应是生成的代码行数，而应是可靠、设计精良、易于修改且使用愉快的系统。
网上有很多关于10倍（甚至100倍！）工程师的讨论。大多数人都在谈论人工智能如何帮助我们更快地开发软件，帮助我们开发更多的软件。作为匠人，我们应该审视人工智能，并问：“这如何能帮助我构建更好的软件？”
系统设计更重要
如果你在一个解决实际问题的代码库中待过一段时间，我确信你能理解这种情绪：“我希望它更好，但我没有时间修复它。”系统以阻碍我们生产力和想象力的方式损坏，但我们必须发布。总是有一种激励我们通过弯曲现有系统而不是修改它来达到目标，即使这让系统“不太对劲，但足够好”。
我们Zed的价值观“发布与工艺”之所以成对存在，是有原因的。我们应该感到紧迫，但不应该把紧迫作为偷工减料的借口。短期收益不值得公司生命周期内次优速度的代价。现在这一点更是如此，因为一个棘手的代码库不仅阻碍了我们自身在其中工作的能力，也阻碍了AI工具在其中发挥作用的能力。
认识到这种动态并不能使解决问题变得更容易。由于我们只有在构建系统时才能了解系统，我们可能直到系统开发相当深入之后才知道“正确的设计”是什么。我们做出的许多决策可能在当下都有道理，但随着时间的推移它们会累积起来，在我们还没意识到的时候，我们发现自己在一个感觉像遗留代码库中工作——尽管我们在每一步都试图避免这种结果。
所有这一切使得评估贡献的关键性比以往任何时候都更高，不应以你修改了多少行代码来衡量，而应以你对最终系统可靠性、可理解性和可变性方面的影响来衡量。
承担责任，提升标准
那么我们如何构建好的软件呢？可能有多种方法，但我会告诉你我的方法。它需要承担用户体验的责任。
作为代码编辑器的用户，我渴望快速的体验。如果复杂的3D游戏能以每秒120帧的速度运行，那么我的编辑器就没有理由不能以同样快的速度渲染2D文本和矩形。那是我最初对Zed的目标，尽管当时我不知道如何实现它。根据我过去创建名为Atom的代码编辑器（以及其衍生产品Electron）的经验，我确实知道一件事，那就是我必须超越网页技术。否则，我永远无法实现比网页浏览器更好的体验。
所以我重新开始了。但重新开始意味着承担更广阔的范围，学习一门具有“施虐狂式”有用编译器的系统编程语言，并学习编写着色器。所有这些都增加了项目的风险，但没有它们，Zed不可能成为今天的样子。幸运的是，得益于大型语言模型（LLMs）的力量，这种学习和从零开始的软件开发变得异常容易。即使有幻觉，我当初在学习Rust借用检查器错误时，几乎愿意付出任何代价来拥有一个语言模型与我聊天。
对用户体验完全负责不再像以前那么冒险了。如果我们有追求卓越体验的抱负，但只具备部分必要的技能，AI可以帮助我们弥补阻碍我们前进的知识鸿沟。它不会完全替代真正的专业知识，我们仍会在前进中犯错，但它将使我们比过去更快地进行实验、学习和迭代。
志存高远！构建真正卓越体验的门槛从未如此之低。
让我们一起解决
AI代理存在的时间并不长。我们已经学到了很多关于如何最好地使用它们，但仍有许多有待学习。更重要的是，工具本身也在不断改进，这使得我们追求理解的目标不断变化。
在这个快速发展的环境中，我们如何确定哪些技能和技术与哪些工具最匹配？我们一如既往地这样做：相互分享知识！
这就是为什么今天我们要介绍Agentic Engineering——将人类工艺与AI工具相结合，以构建更好的软件。
我们每隔一周就会邀请专家与我们一起探讨这些问题。阵容非常令人兴奋。加入我们的探索，让我们一起解决这个问题。
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在不断精进我最喜欢的工具的同时，我很高兴能找到利用AI突破界限的方法，帮助世界编写的不仅是更多的软件，而是更好的软件。