還要不要讀 AI 寫的 code

004Alex Volkov（ThursdAI）21:342026-07-10 上架

Should AI Engineers Still Read Code in 2026? The Z/L Continuum — Alex Volkov, ThursdAI

AI Engineer Europe 上有人說 code 是免費的，也有人說關鍵程式每一行都要讀。Alex Volkov 把兩種立場排成一條線，拿數據檢驗，結論是看任務，不看人。

這場講了什麼

• 兩端立場排成一條線：Alex Volkov 把 OpenAI 的 Ryan Lopopolo（code 是免費的）和 Pi 的作者 Mario Zechner（關鍵程式每一行都要讀）放在一條線的兩端，取名 Z/L continuum，再問現場聽眾落在哪裡。
• 產出變多，品質也付出代價：Alex 引用 2026 年 4 月一份調查，22,000 名工程師受訪：每個 PR 刪除的程式碼增加 861%，完全沒經過 review 就合併的 PR 增加 31%，每個 PR 的事故增加 242%。
• 連 Anthropic 也說 review 是瓶頸：Anthropic 的文章預期工程師與公司的產出會成長 10 倍、100 倍到 1,000 倍，並說人工 code review 成了新的瓶頸。Alex 補了一句：Anthropic 與 OpenAI 都還在徵人，沒有人真的把人拿掉。
• 該問的是這個改動需要什麼證明：連續體分的不是人，是任務；同一位工程師面對不同的程式，會落在不同位置。兩端其實比看起來接近，一個主張檢查系統，一個主張依任務分流。
• 路由表：授權、金流、權限與不可逆的資料，自己逐行讀；其餘靠拆小 PR、traces 與 evals 驗證、寫程式與驗收分開、再加上護欄，各自給出不同的證明。
• 審查的位置會移動：模型能力提升，審查會從看輸出移到看任務方向，接下來可能是看 loops。loops 讓 agent 自己替自己打分數，Alex 的說法是它拿不掉判斷，只是讓判斷放在哪裡變得更要緊。

影片從哪一段開始看14 段

1. 00:12兩場相反的演講AI Engineer Europe 上，一位說 code 是免費的、還刪掉了 IDE，另一位說每一行都要讀。Alex 把這個爭論取名為 Z/L continuum。
2. 00:322025 年 12 月的轉折模型第一次能完成工程師要做超過 16 小時的任務。現場多數人已經不手寫 code，而是在顧 agent。
3. 02:01工程師往上一層Claude Code 的創建者 Boris Cherny 已經不手寫 code，仍然出 20 到 30 個 PR，也許更多；Anthropic 有 80% 的 code 由 AI 寫。GitHub 今年預計有 14 billion commits，去年一整年是 1 billion。
4. 03:48兩端的代表發言播放 Ryan Lopopolo 的片段：code 是免費的，重要的是 prompt 與護欄。再接 Mario Zechner：非關鍵程式放手，關鍵程式逐行讀。這兩場是 AI Engineer 史上觀看數第六與第七的影片。
5. 06:16自我介紹與現場舉手Alex 是 ThursdAI 的主持人，從 2023 年第一屆就在報導 AI Engineer。把兩人放在線的兩端去問身邊的工程師落在哪，再請現場舉手：至少會逐行讀關鍵程式的，只看到一位。
6. 08:07樂觀派的證據先看 Lopopolo 這一端：在那個位置，code 與 tokens 都不用錢，Alex 他們還照 Codex 的 `--yolo` 把 Ryan 改叫 YOLO POPOLO。2026 年 4 月的調查顯示產出確實增加；Anthropic 也說每季出貨的 code 是 2025 年的 8 倍。
7. 09:33品質付出代價用 Claude 的狀態頁猜謎，說明產出不等於穩定，GitHub 也同樣吃力。同一份調查：完全沒經過 review 就合併的 PR 增加 31%，每個 PR 的事故增加 242%；另一份研究則是每位開發者的 bug 數是 2025 年的 6 倍。
8. 11:11Anthropic 自己也承認Anthropic 的 recursive self-improvement 文章列出兩種情境，認為加速停下來的可能性不高，並提到人工 code review 成了新瓶頸。Alex 補充兩家公司都還在徵人。
9. 12:02修正框架：分任務不分人Alex 承認之前的框架錯了：連續體是任務的屬性。Lopopolo 的做法是檢查系統而不是每一行，Zechner 是依任務分流；哪裡算關鍵，也可以請 agent 看整個 repo 指出來。
10. 13:53改問要什麼證明比起「還要不要讀 code」，更好的問題是這個改動需要什麼證明。路由表：關鍵路徑自己讀、把長 PR 拆小、用 traces、evals、shadow mode 驗證、寫程式與驗收分開，最後是護欄、observability 和 rollback。
11. 15:45新模型之後還適用嗎Alex 提出這個框架時 Mythos 剛宣布。Anthropic 的 Thariq Shihipar 說，以前檢查 Claude 做得對不對，有了 Fable 之後改成檢查它做的事對不對；Andrej Karpathy 則說從沒這麼想完全不看 code，但別在 production 這樣做。
12. 17:31能力漂移能力提升會把人往 Lopopolo 那端推，審查的位置跟著移動：昨天看輸出，今天看任務方向，明天可能看 loops。證明的需求不會消失。
13. 18:02loops 與自評的風險Peter Steinberger 與 Boris Cherny 在兩天內都開始談 loops。loops 像排程的 cron job：找任務、寫 prompt、執行、自己驗證、失敗再試。Addy Osmani 的看法是完全靠 loops 修 bug，產品品質會變差。
14. 20:15未來沒人知道Anthropic 沒料到 Claude Code 會變成十億美元的產品，也沒人料到 coding agent 會變成通用 agent。Alex 的結論是保持彈性：不是每一行都需要人看，但每個系統都需要人的判斷。

值得記的話5 句

• free to produce, free to refactor, and it is not a thing to get hung up on anymore.產出免費、重構也免費，不必再為它糾結。這句是 Alex 播放的 Ryan Lopopolo 演講片段04:07

• The continuum is real, it's not about the people, it's about the task.連續體是真的，只是它關乎任務，不關乎人12:19

• what proof does this specific change need?這個改動需要什麼證明？13:53

• Capability drift changes where proof belongs. It doesn't remove the requirement of proof.能力漂移會改變證明該放的位置，但不會取消證明的需求17:46

• Not every line in 2026 needs your eyes. Every system still needs your judgment.2026 年不是每一行都需要你看，但每個系統仍然需要你的判斷21:03

名詞與人物8 個

Z/L continuum

Alex Volkov 取名的光譜：Zechner 那端逐行讀關鍵程式，Lopopolo 那端把 code 當成免費

Ryan Lopopolo

在 OpenAI，主張重點是 prompt 與護欄，檢查系統而不是每一行

Mario Zechner

Pi 的作者，主張非關鍵程式放手，關鍵程式每一行都要讀

Boris Cherny

Anthropic 的 Claude Code 創建者，已經不手寫 code，最近也在談 loops

routing table（路由表）

Alex 整理的清單：依改動的風險決定該用哪種方式證明它沒問題

capability drift（能力漂移）

模型能力提升，審查的位置跟著往上移

loops

像排程的 cron job：找任務、寫 prompt、執行、自己驗證、失敗再試

Fable、Mythos

Anthropic 的模型，Alex 拿來問這套框架在更強的模型下是否還成立

提到但沒有展開

• Ryan Lopopolo 的理由是人很不擅長一再抓同一種錯，所以把文件、linter 與 reviewer 寫好一次，讓系統記住、往後自己抓這類 bug。
• Peter Steinberger 與 Boris Cherny 都在大型實驗室，token 不用錢。Alex 把他們當成燈塔：企業接下來會走的方向，他們先走了。

Agent開發工具評估Anthropic

在 YouTube 看原片 ↗