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前面讲的是 Agent 这一边：它能写出什么，很大程度上取决于它看到了什么结构、什么示范、什么约束。但这件事还有另一半，在人这一边。AI 让代码生成变快了，但它没有让工程判断变得不重要。恰恰相反，它把工程判断的杠杆放大了。

过去，同样两个工程师，一个模块边界清楚、接口契约稳定、命名一以贯之；另一个想到哪写到哪、功能能跑就先塞进去。短期看，差距可能没那么夸张。毕竟代码都是人慢慢写，问题也是慢慢积累，Review 还有机会拦一拦。但到了 Agent 时代，这个差距会被迅速放大。

对前者来说，Agent 是加速器。因为代码库已经有清晰边界，Agent 只要顺着已有结构继续补代码，出错空间就会小很多。对后者来说，Agent 可能是放大器。因为代码库本来就没有骨架，Agent 每次进来都面对一个开放空间：哪里都能写，怎么写都像有道理。它生成得越快，漂移也越快。

所以，同样是使用 AI，最后的结果可能完全不同。有的人用 Agent，把团队产能放大；有的人用 Agent，把技术债放大。AI 放大的不只是个人能力，更是系统惯性。好系统被放大，坏系统也被放大。过去，工程基本功决定你写出来的代码质量。今天，工程基本功还决定 Agent 会不会跟着你一起写歪