# 四年了，我还是不信大语言模型能写好正经软件

> 原标题：I Remain a Skeptic

- 来源：Hacker News 首页
- 发布时间：2026-08-15T16:42:58.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/50928
- 原文：https://blog.jsbarretto.com/post/i-remain-a-skeptic

## 摘要

Joshua Barretto 的开源库被 FAANG 公司直接依赖，但他至今不用大语言模型做任何在乎的事。他的判断很直接：四年过去，软件没变快、没变便宜、也没更安全，只堆出一堆没人敢用的演示垃圾。1.5 万亿美元砸下去，能证明顶层生产力提升的独立研究依然缺位，现有研究要么盯着“代码行数”这种跑偏的指标，要么样本小到没法下结论。他收到的 AI 生成的 ...

## 推荐理由

作者的身份（被 FAANG 依赖的开源维护者）和具体的论据让这篇个人评论比泛泛的怀疑论更有说服力。三条都踩中了，但因为是个人观点而非硬新闻，分数放在 78-84 这个区间的低位。

## 锐评

Joshua Barretto 的库被 FAANG 直接依赖，但他至今不用大模型做任何在乎的事。他的判断很直接：四年过去，软件质量、速度、成本和安全都没实质提升，只堆出一堆没人敢用的演示垃圾。1.5 万亿美元砸下去，能证明顶层生产力提升的独立研究依然缺位，现有研究要么盯着“代码行数”这种跑偏的指标，要么样本小到没法下结论。他收到的 AI 生成的 PR 仍然不值得合并，前沿模型会漏掉业余爱好者能发现的明显 bug。

他的核心论点值得从业者琢磨：代码是软件开发的输入，不是输出。拿行数当生产力指标，不管代码是人写的还是机器吐的，最后都会通向没法维护的烂摊子。这点先别太激动——正文没披露他具体收到多少 AI PR、来自哪些模型，也没给出他个人项目在速度或成本上的对比数据，所以这更像一个资深维护者的经验判断，而不是系统性证据。

还缺什么？缺大规模、独立、追踪真实交付质量（而非代码行数）的对照研究。在那种研究出来之前，他的怀疑站得住脚。