北京
AI编程代理让写软件变得前所未有的容易。描述需求，交给代理实现，然后直接进入下一个任务，不用再花几个小时自己敲代码。但用得越多，越会发现一个被忽略的环节：我们聊的都是AI能生成多少代码、修bug有多快、能自动化多少任务，可当一个项目需要的是更少的代码而不是更多时，会发生什么？
写代码之所以被反复强调，是因为它给了代理一个清晰的“完成”定义。让它加个功能、修个校验问题、加个新配置，目标都很明确：有请求、有实现、有可验证的结果。第一次没做对，就让它改到符合要求为止。
这种工作方式反过来塑造了使用习惯。人自然会派给代理“新建点什么”或“改动现有行为”的任务，很少会想到问一句：哪些地方可以不动？这个改动是不是有更小的解法？代理只跟着你给的任务走，如果只用“功能能不能跑”来衡量成功，开发流程里就漏掉了一大块。
更麻烦的是代码库的膨胀速度。一个起初只有简单组件的功能，经过代理多次改动后，可能牵连好几个文件、新增一堆工具函数、再引入额外的连接层。单看每一次改动都说得通，整体结构却比之前更难理清。
在已有项目上尤其明显。代理未必沿用项目里现成的模式，而是引入一套略有不同的做法；下一个任务又换一种，最后同一件事有好几种写法。过段时间再回来，搞清楚各部分怎么拼在一起，要花的力气明显变多。
这些变化不会立刻出问题。应用照常运行，新功能也工作正常，直到某天需要回头改一块老代码，才发现代码库已经比它该有的样子复杂得多。
代码多不等于软件好。哪怕每个函数都按预期工作，多余的代码依然意味着更多要理解、要测试、要维护的东西。一个本该简单的改动，因为要照顾那些没有实际用途的额外逻辑，变得出奇地难。
这种负担会累积到未来。每多一个函数、一个条件分支、一个依赖，修改项目时就多一处要考虑的地方。问题未必出在代码写得烂，有时候是这些代码本来就不该存在。快速拿到能跑的结果，省下的实现时间不一定能换成后期的省心。相比之下，一个更小、更直白的代码库，比塞满“功能完好但价值有限”的代码要好维护得多。
删代码比写代码难，难在判断。让代理删掉某段代码，它需要理解这段代码在整个项目里怎么被使用，而不只是看它表面上是否多余。一个函数可能没有明显的引用，却仍被动态调用，或者被外部集成依赖。不核查就删，埋下的是很难发现的bug。
所以这一步仍然需要人。可以让代理去找未使用的函数、梳理依赖、给出删除建议，但不能因为它语气笃定就盲目批准每一次删除。得先弄明白改动的原因，再确认它会不会影响别处。
比较稳妥的做法是：让AI负责排查，人来审阅它提出的改动，跑完相关测试再接受。希望代理在删代码这件事上越来越强，但眼下，最后那道判断还是得由人来做。
写代码更快，不该成为衡量进步的唯一标准。好的代码库不只看它能做什么，也看它有多容易理解和维护。最聪明的代码，是你根本不需要的那部分——有时候最好的改进不是加点什么，而是一开始就知道什么不该加。
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