北京
如果你日常做的事，是截取分析仪表盘或错误日志，贴进模型对话框里输入"帮我排查原因并修复"，那你本质上只是在两台完全可以直接通信的机器之间充当人肉数据线。
Boris Tane 把软件研发类比成神经网络：当前 Coding Agent 已经解决了意图到代码部署的前向传播，但反向传播仍依赖人工排查日志。正向代码生成完备，反向调优还靠人肉中继——这就是软件自进化卡住的地方。
前向跑通了，反向还在人肉接力
从需求到上线的闭环，当前工具已经高效完成。但排查日志、复盘报错与反馈改进，仍高度依赖工程师人工作为数据中继。
机器负责生成，人类负责把机器的输出再喂回给机器。这条链路上，人成了最慢的那一环。
传统告警抓不住"未知未知"
预设 Webhook 规则只能捕获已知问题。复杂系统往往在规则之外崩溃，需要廉价的端到端 AI 推理挖掘深层因果。
换句话说，告警系统能告诉你"哪里响了"，但说不清"哪里没响却已经坏了"。隐性崩塌不在规则清单里，它藏在体验的缝隙中。
工程师的新工作：定义适应度函数
没有损失函数的神经网络只是昂贵的随机数生成器。未来工程师、产品、设计与销售的核心工作，不再是亲手写代码修 Bug，而是为系统设定相互制衡的目标函数。
随着推理成本下降，AI 将实现全流程自动化闭环调试。工程师的核心职责将转移为设定跨维度的适应度函数——在吞吐量、转化率、安全性之间设定平衡权重，驱动软件自主调优。
人类角色转向定义 Fitness Functions，这可能是软件自进化真正开始的地方。
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