QCon 2026 前瞻:AI Coding 普及后,软件工程转向确定性约束与测试内嵌
原标题:代码不再稀缺之后,软件工程还剩下什么?
多位一线技术负责人在 QCon 2026 前夕指出,随着 AI Coding 从补全迈向端到端生产,研发复杂度不降反升。核心共识在于必须引入“确定性工程”约束 AI 行为以防错误指数级放大,并推动测试深度内嵌至编码过程以取代传统分离式范式。
- •AI Coding 并未简化软件工程,反而因错误放大效应增加了管控复杂度
- •行业共识转向以“确定性工程”约束 AI 输出,防止其“学坏”
- •传统研发与测试分离的范式将被打破,测试工作量将大幅揉进出码过程