软件工程的最大困境

61 0 0

文章摘要

软件复杂性第一定律指出，设计良好的系统会随着时间推移逐渐退化为设计不良的系统。设计良好的系统易于修改，但这种状态是不稳定的，因为随着不断的修改，系统可能会变得难以改变，从而变成设计不良的系统。这种退化是一个自然趋势，导致大多数工程师在设计不良的系统上工作。

软件复杂性第二定律强调复杂性是一种护城河，通常伴随着不完善的抽象。在市场竞争中，设计者可能会牺牲抽象的平衡，以提供更多的功能来吸引开发者，从而增加市场份额。成功的系统往往具有独特的API，难以被其他系统替代，这导致大多数工程师在设计不良的系统上工作。

软件复杂性第三定律表明，软件复杂性没有根本的上限。在大型团队构建的系统中，复杂性仅受人类创造力的限制。系统的形态受到开发人员的能力、理念和个性的影响，每个人都在复杂的激励下工作。这导致设计不良的系统具有无限的复杂性，给工程师带来极大的痛苦。

面对这些挑战，作者提出了一种应对策略：从头开始构建新系统，以避免陷入这三条定律的陷阱。然而，这种方法实施起来并不容易，作者将在下一篇文章中进一步讨论。

此外，作者还提到了一个大模型技术交流微信群，旨在分享最新资讯、行业趋势和有趣想法，帮助人们抓住AI变革的机遇。

总之，软件工程师在基础设施系统开发中面临诸多挑战，包括系统设计的退化、复杂性作为护城河以及无限增长的软件复杂性。要应对这些问题，工程师需要采取创新的方法，如从头开始构建新系统，同时积极参与技术交流，以不断提高自己的技能和知识。

原文和模型

【原文链接】 阅读原文 [ 1276字 | 6分钟 ]
【原文作者】 AI大模型实验室
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★☆☆

Moonshot AI

月之暗面 (Moonshot AI) 创立于2023年3月，致力于寻求将能源转化为智能的最优解，通过产品与用户共创智能，2023年10月推出全球首个支持输入20万汉字的智能助手产品Kimi。创始团队核心成员参与了 Google Gemini、Google Bard、盘古NLP、悟道等多个大模型的研发，多项核心技术被Google PaLM、Meta LLaMa、Stable Diffusion等主流产品采用。