工程师为何总拒绝向历史学习
Engineers will do anything to avoid learning from history
最近我在 Hacker News 上发现一个令人担忧的趋势：工程师们正在将管理 AI 代理比作管理工程团队，却完全忽略了历史教训。从数据科学被误认为是统计学的新名字，到加密领域重蹈金融覆辙，工程师们似乎总倾向于重新发明轮子。他们不愿阅读手册，对传统项目管理流程如 Waterfall 嗤之以鼻，却在 AI 时代被迫重新发现这些概念。文章列举了《The Mythical Man-Month》等经典著作，呼吁工程师们正视历史，避免在 AI 管理上重复过去的错误，节省行业宝贵的时间和资源。
工程师们花费了十五年争论站会的时长、参与人员以及它是否值得花时间，却忘了这就是程序管理中早已存在的仪式。
HN 评论区
111- Avicebron
> 只要让某样东西显得新颖且未被发现，你就能赚大钱，进而让自己听起来既聪明又处于前沿。
这基本上就是问题的核心。这与用风险投资补贴来压低市场价格，直到其消亡并被取代的策略非常相似。
- Areading314
文章的核心观点——即与智能体（agents）协作只是现有流程的一种经过验证的变体——是不正确的。
管理智能体虽然与工程管理和项目管理有一些相似之处，但还包含大量其他维度，比如 token 消耗、避免漂移（drift）、大规模并发下的成功运行、提示词（prompting）的变化、测试、评估等等，更不用说这些智能体是超智能的程序员，却毫无常识，倾向于极度字面化的解读和极度啰嗦。
- eadwu
这不仅仅是工程师的问题，它基本上已经根深蒂固于当今世界的体系中。简单来说，问题在于：在当今世界，成为通才（polymath）难如登天。
如果你根本不知道某样东西存在，你就无法避免重复造轮子。
软件的特殊之处在于它能完美嵌入其他各个领域，使其成为获取概念的绝佳基础（也就是所谓的现代盗版通才），而这些概念很可能在其他领域（以不同的名称）早已被发明出来。
- bluehatbrit
我是一名亲力亲为的工程团队负责人，带领着约 20 名工程师，过去 6 个月我一直在努力让团队理解这一点。
周五我们有个咖啡时间分享最近的工作方式，他们似乎对我采用的工作流感到困惑。对于像我这样当了多年管理者的人来说，这很自然，但对于那些从未走过这条路的人来说，这非常陌生。
这并不是说我的工作流更优越，但它们与我团队中的一些人现在的工作流截然不同。实际上，我只是非常依赖 PRD（产品需求文档）、限制智能体之间的沟通等手段。
- collinmcnulty
与此相关的是，我完全预期软件行业在边际成本不再为零时，会无法从（几乎）所有其他行业中学到如何运营。这简直让我抓狂：软件行业里有太多人认为其他行业的人慢，仅仅是因为他们不如我们聪明，而不是因为当铸造一个零件需要几个月时，它必须一次就做对。
- patja
这似乎可以归类为又一个理由，说明为什么软件开发者并不是工程师。
- andai
> 只要让某样东西显得新颖且未被发现，你就能赚大钱，进而让自己听起来既聪明又处于前沿。没人会为了正确应用一门众所周知的学科而进行融资。
我对这点很好奇。我以为投资者更喜欢稳妥的赌注吗？
另一方面，我也知道如果你太超前，可能根本无法让业务运转（甚至根本无法推销这个想法）。
相关：You can't tell people anything (2004)
https://web.archive.org/web/20091025030730/https://habitatch...
- cush
那是因为大多数软件工程师根本不是工程师，他们是计算机科学专业的毕业生。这是完全不同的学科。