Zed 编辑器团队揭示了人工智能在软件构建中的真实潜力！
发布时间：2025-08-18 12:47:14 | 责任编辑：张毅 | 浏览量：17 次
开源代码编辑器 Zed 的开发团队发布了一篇引人关注的博文，题为《为什么 LLM 无法真正构建软件》。这篇文章由 Conrad Irwin 撰写，迅速引发了技术圈的热烈讨论，尤其是在 Hacker News 上，众多开发者纷纷发表看法，聚焦于 AI 辅助编程的本质。
Irwin 在文章中指出，优秀的软件工程师在工作时会经历一个循环的过程，包括构建需求的心智模型、编写代码、理解代码的实际行为以及识别差异并进行更新。他强调，能够维护清晰心智模型的能力是区分优秀工程师的关键。然而，当前的 LLM（大语言模型）在这一点上存在致命缺陷。
他认为，LLM 虽然在编写和更新代码时表现尚可，但却无法维持一个清晰的心智模型。当测试失败时，LLM 常常陷入混乱，它们会假设自己所写的代码是正确的，却不知道如何修复，最终可能选择重写代码。很多开发者对此深有同感，认为 LLM 在处理复杂项目时往往会失去对整体架构的把握。
不过，文章也引发了不同的声音。一些开发者认为，今天的 LLM 和编码工具的能力已经相当强大，有时甚至超过初级工程师。也有用户分享了自己使用 AI 编写项目的经历，称其效果令人惊讶，甚至完全依赖 AI 完成了7000行代码的项目。
Irwin 进一步分析了 LLM 面临的三大问题:上下文遗漏、近期偏见和幻觉。这些问题使得 LLM 在维护心智模型的过程中受到制约。相比之下，人类能够有效地存储和处理完整的上下文，从而在解决问题时保持更高的灵活性和适应性。
Zed 团队的最终观点是，尽管 AI 可以辅助软件开发，但人类依然是这个过程的主导者。正如团队所言:“至少现在，你还是驾驶员，LLM 只是一个可以使用的工具。” 许多开发者对此表示认同，认为 AI 可以承担一些繁琐的编码工作，但设计和规划仍需依赖人类的智慧。
这场关于 AI 编程的讨论不仅揭示了当前技术的局限性，也促使人们反思:在 AI 辅助编程的时代，软件工程的本质是什么?人类开发者的价值又在何处?或许答案在于如何让人类与 AI 更好地协作，各自发挥所长。
Zed 编辑器团队在最新文章中给出了非常清晰、甚至略带悲观的答案：“当前的 LLM（大语言模型）无法真正构建软件。” 他们并非否定 AI 的辅助价值，而是直指一个关键问题——AI 无法像人类开发者那样构建并维护一个清晰的“心智模型”。
为什么 LLM 无法真正构建软件？
Zed 团队把软件工程的核心过程拆解为一个循环：
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构建需求的心智模型（理解系统整体架构与需求）
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编写代码（将模型转化为实现）
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理解代码的实际行为（运行、调试）
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识别差异并更新（修复或重构）
他们指出，LLM 在步骤 2 和 4 上表现尚可，但在步骤 1 和 3 上存在根本缺陷：
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无法维持心智模型：当测试失败时，LLM 往往会“陷入混乱”，倾向于假设自己写的代码是正确的，然后陷入反复重写，而不是像人类那样回溯、理解问题根源。
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上下文遗漏与幻觉：LLM 容易忽略关键上下文，或凭空捏造细节，导致它在复杂项目中逐渐“迷失方向”。
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近期偏见：LLM 更倾向于关注最近输入的信息，导致它在长项目中难以保持全局视角。
开发者的两极反应
Zed 团队的观点在社区引发了激烈讨论：
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悲观派：认为 LLM 本质上是“高级自动补全”，无法胜任真正的软件架构设计。
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乐观派：分享了完全由 AI 编写的 7000 行代码项目，认为 AI 已能胜任初级开发任务。
Zed 团队的回应是：“至少现在，你还是驾驶员，LLM 只是工具。”
Zed 的 AI 实践：慢就是快？
有趣的是，Zed 自己也在深度整合 AI 功能，但方式非常“硬核”：
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全栈掌控：Zed 从零构建了 60 万行 Rust 代码的编辑器核心，包括自研 UI 框架 GPUI，确保 AI 功能能与底层系统深度整合。
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开源透明：所有 AI 相关功能（包括 prompts）完全开源，用户可自由 fork 或自定义。
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AI 功能：提供“助手面板”和“内联转换”两种 AI 交互模式，强调人类主导、AI 辅助。
Zed 的联合创始人 Nathan Sobo 认为，真正 AI 原生的编辑器必须建立在可靠的底层系统之上，“如果原来的系统就不够可靠，再引入一个高度随机的 LLM，那就更危险了”。
结论：AI 无法取代人类，但可重塑协作方式
Zed 团队的答案很明确：
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AI 无法真正构建软件，因为它缺乏人类那种全局思考与维护心智模型的能力。
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AI 是强大的工具，可以承担繁琐的编码、测试、重构任务，但设计、决策、架构仍需人类主导。
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未来的方向不是 AI 取代人类，而是人类与 AI 如何更好地协作，各自发挥所长。
正如一位开发者所说：“AI 让我有更多时间思考大局，我喜欢这一点。”
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