AI 会写代码，但不会构建软件

摘要

本文通过观察大量非技术背景创业者仍在寻找技术合伙人这一现象，揭示了AI代码生成能力与真正软件工程之间的鸿沟。作者认为，AI擅长解决孤立、定义清晰的编码任务，但在系统整合、架构设计、长期可维护性等软件工程核心能力上仍有明显不足。软件工程的本质是管理复杂度，让"许多简单的事情"协同运作，这正是AI目前无法替代资深工程师的根本原因。

内容框架与概述

文章开篇以一个有趣的观察切入：尽管AI代码生成工具已经相当强大，市场上仍有大量人在寻找技术联合创始人，希望将"vibe-coded"原型转化为可上线的产品。作者认为这一现象本身就是一个重要信号——如果软件工程已被自动化，就不会存在如此旺盛的需求。

接着，作者引用行业老话"编码容易，软件工程难"来阐述核心论点。GPT-5等大语言模型确实能以不错的成功率解决孤立的、定义明确的问题，但大多数人的工作本质并非编码，而是软件工程。从demo到真正产品的转变，恰恰是编码升级为软件工程的临界点，也正是这些求助者遇到瓶颈的地方。

文章深入分析了软件工程的本质挑战：处理复杂度。生产级软件通常只做一系列简单的事情，真正的难点在于让数百个简单功能同时运作并保持整体可维护性。演示一个功能是一回事，以支持集成、扩展和长期维护的方式构建该功能则完全是另一回事。作者坦言，当审视这些人发来的代码时，“让应用可上线"实际上意味着推倒重来。

核心概念及解读

编码与软件工程的分野：编码是实现单一功能或解决特定问题，而软件工程是将众多功能整合为可持续运行的系统。AI目前主要自动化的是前者，后者仍需人类工程师主导。

复杂度治理：软件工程的核心竞争力不在于写好单个函数，而在于驾驭系统复杂度——让架构清晰、可维护、可演进。这种"分解-集成-规范-维护"的全局能力是AI尚未具备的。

Demo到产品的鸿沟：Demo只需"能看”，产品要"能用、稳用"。上线产品需考虑扩展性、分布式部署、监控日志、数据安全等维度，这些系统性考量超出了AI当前的能力边界。

“推倒重来"规律：AI生成的代码片段往往难以整合，缺乏应对需求变更和团队协作的工程能力，导致真正上线时几乎都需要从架构层面重新设计。

原文信息

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