蚂蚁那篇讲Harness搞AI写代码工程闭环的，核心不就还是那套老东西吗？需求、开发、测试、部署、验收，换了个AI生成代码的输入源，后面那些流程管控、质量卡点、流水线集成，我看跟我们十几年前推敏捷、搞CI/CD时候琢磨的没啥本质区别。
我做这行那会儿，最早用代码生成工具，后来搞低代码平台，每次新技术出来都有人嚷嚷“颠覆流程”。结果呢？最后发现工具再花哨，你工程上该有的步骤一个也省不了。AI写的代码就不用单元测试了？就不用Code Review了？部署上线就能闭着眼睛点了？想当年我们为了一个编译脚本的权限管控都能吵半个月，现在指望AI把脏活累活全包了，太天真。
他们提的“从生成到验收的闭环”，思路是对的，承认了AI只是个工具，不是魔法。但具体做法，无非是把AI生成物当成一个特殊分支来源，在现有的研发流水线里多加几个质量门禁和人工确认环节。这本质上是对“不确定输入源”的管控加强，我们当年对接外包团队、实习生写的代码，不也搞类似的一套吗？见得多了。
所以我看，这股AI编程的热潮，最终还是会沉淀到工程实践和流程工具的改良上，热闹一阵子，该踩的坑一个不会少，只是这次换AI来踩了。未来一两年，估计会有更多这种“AI+现有流水线”的缝合怪方案出来，直到大家发现，最费劲的其实不是让AI写代码，而是让它写的代码能符合你那一大堆陈年旧规和奇葩业务逻辑。