当团队开始无法理解自己的代码

失去理解能力的开发团队

用户开始报告一个奇怪的 bug。团队已经尝试了四次修复，但更准确地说，是四次让 AI 尝试修复。遗憾的是，连 Fable 也无法找出问题所在。

于是，团队成员去找负责过这项功能的人，询问：

“数据是从哪里来的？”

对方回答：

“嗯……其实我也不知道。让我问问 Claude。”

两个人坐在屏幕前，看着一大段又一大段文字不断生成。他们都无法判断其中的内容是否正确，但 Claude 的语气显得非常肯定。

问题并不只是某个 bug 没有修好。随着项目不断增加新的层次和服务，系统变得越来越复杂，最终复杂到团队中的任何人都无法真正开始理解它是如何运作的。

这段场景揭示了一种风险：AI 可以加快代码生成和问题处理，却也可能让团队在缺乏验证和理解的情况下持续堆叠复杂度。当开发者不知道数据从哪里来、功能为何这样实现，也无法判断 AI 给出的解释是否可信时，维护工作就会从修复代码变成猜测系统。