北京
OpenAI Codex的负责人Andrew在一期播客访谈中，谈到了一个细思极恐的事实：AI写代码的速度越快，程序员需要处理的代码垃圾就越多。
问题不在于AI的产出效率。Codex让生成代码这件事变得几乎没有成本。Andrew指出，真正的麻烦是“代码膨胀”——你每分钟能让AI写出一百行代码，但没人去删那些不再需要的旧逻辑。时间一长，技术债务就堆积如山。
这里有一种观点：AI让编程门槛降低是好事。重复的样板代码交给机器，工程师可以专心做更高阶的架构设计。但Andrew的判断恰恰相反。他认为，程序员的稀缺能力正在从“写代码”转向“删代码”。删什么、何时删、怎么保证删完后系统不崩，这些决策需要的是判断力，不是打字速度。
他的逻辑很清晰。在AI可以批量生成解决方案的年代，堆砌代码毫无成就感可言。能狠下心删掉无用代码的人，才真正懂得权衡取舍。Andrew甚至把这种能力称为“过滤器”——你要在海量AI推荐中，迅速判定哪些值得保留，哪些必须砍掉。
为什么删代码这么难？因为写代码是加法，删代码是减法。加法有可见的产出，删代码却往往没人注意到你的功劳，除非出了问题。Andrew认为未来工程师的训练重心要转向这种负向选择能力，在过剩的AI输出里做残酷的裁剪。
这对于习惯了用代码量衡量产出的团队是个挑战。当代码生成不再是瓶颈，决策速度和清理废料的能力就成了新的价值锚点。Andrew说得直接：以后不是比谁能造更多东西，而是比谁敢于放手。
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