文章探讨了"优质代码"的定义及其在现实开发中的困境。作者认为优质代码应具备易读、易维护、目的明确等特质，但现实中由于商业压力等因素，开发者往往难以投入足够精力编写优质代码。文中以同事将C代码重写为Rust为例，说明即使技术正确，代码也可能因缺乏深思熟虑而难以维护，反映了优质代码在商业环境中的稀缺性。

标题：优质代码的无声消亡

作者从中学时代起就痴迷于编写"优质代码™"，这种热情甚至早于他的职业生涯开端。

何为"优质代码™"？

这是个好问题™ :)

优质代码应当具备以下特质： 1. 易于阅读和理解 2. 便于开发和维护 3. 功能明确且精简 4. 是天赋、经验、热情与时间投入的结晶 5. 往往不直接产生商业价值 6. 在现实中极为罕见

作者强调自己本质上是软件工程师，而非单纯"写优质代码"的程序员。其核心职责是开发解决实际问题的软件，而非追求代码完美。

文中以同事在Modal公司的项目为例： - 初始版本只是将C代码机械翻译为Rust - 虽然语法规范但远非优质代码 - 后来同事深入研究Linux内核子系统 - 最终重写的版本成为代码库中最出色的部分

这个案例让作者久违地感受到了代码带来的兴奋感。但如今，作者坦言： - 多数代码初稿由AI助手完成 - AI生成的代码虽能通过测试但质量平庸 - 开发效率提升的同时，代码艺术性在流失

文章以历史视角反思： - 就像曾经的优质汇编语言和电路设计一样 - 对代码质量的追求可能正成为过去式 - 这种转变在软件工程领域显得尤为突然 - 作者不禁为优质代码的悄然消亡感到哀伤

（全文在保持核心叙事的基础上，删减了部分冗余表达和技术细节，突出了"代码质量与工程效率的当代矛盾"这一主题）

以下是评论内容的总结，平衡呈现不同观点并保留关键引用：

反对AI编码的观点

1. AI编码导致平庸化

   • "AI is at best a good intern... We're locking in mediocrity" (mixdup)
   • "LLMs still make surprising mistakes... lead to inflated codebases" (theK)

2. 管理不重视代码质量

   • "Good code was approximately never valued in enterprise" (anonymous908213)
   • "‘Good code’ is never a priority for management" (ChicagoDave)

支持AI编码的观点

1. AI提升开发效率

   • "Agents can write good code. If you don’t like it, tell them to write it differently" (thenanyu)
   • "AI helps refactor and DRY code much more than before" (logicprog)

2. AI促进代码质量

   • "The right use of AI makes it possible to write more beautiful code" (Gehinnn)
   • "LLMs are fantastic for POCs which then get rewritten" (sibeliuss)

中立/辩证观点

1. 代码受众的变化

   • "Good code now means code that lets agents make changes quickly" (ollysb)
   • "‘Good code for human’ != ‘good code for LLM’" (anon-3988)

2. 架构仍重要

   • "Good ‘code’ may be going away, but good architecture isn’t" (phendrenad2)
   • "Clean architecture lets you verify agents did the right thing" (Zakodiac)

3. 技术债务风险

   • "We will arrive in a future where we NEED LLMs to understand our own code" (anon-3988)
   • "Many malfunctioning systems in interesting ways" (ChuckMcM)

关键分歧：
- 支持方认为AI加速开发且可优化代码，反对方担忧质量下降和失控风险。
- 共识是管理长期忽视代码质量，而AI时代需要重新定义"好代码"的标准（如可读性对AI的价值）。