代码的腐烂性

代码的腐烂性是指代码需要长期维护、迭代，会积累技术债的特性。这与公式的永恒性形成鲜明对比。

公式的永恒性 vs 代码的腐烂性

• 公式：欧拉公式在一百年前是那样的，一百年后也不会变。公式是静态的、永恒的。
• 代码：代码是需要长期迭代的“生物”，会不断积累技术债，需要持续维护。

在AI研发中的体现

• 研究员的代码：随写随扔，因为目标是写论文，论文发表了代码的使命就结束了。代码往往脚本化、耦合、缺乏文档。
• 工程师的代码：模块化、解耦、自研工具链，追求系统的长期可维护性。

技术债的代价

当一个AI实验室试图将研究员的代码整合进生产级Infra时，那种“史山”代码带来的技术债，往往需要数倍的工程人力去偿还。

对AI研发的影响

• 工程能力的重要性：只有工程师的模块化、解耦思维才能对抗代码的熵增。
• 研究工程师的崛起：兼具工程能力和研究洞察的新物种能够写出既创新又可维护的代码。
• 权力转移：从“随写随扔”的研究员向“长期维护”的工程师转移。

相关概念

• [[研究员]] — 代码腐烂性的主要制造者
• [[工程师]] — 对抗代码腐烂性的主力
• [[研究工程师]] — 能够平衡创新与可维护性的新物种
• [[思维范式瞬时性与持久性]] — 解释代码腐烂性根源的元框架