根据nadh.in网站的分析文章，大型语言模型（LLM）正从根本上重塑软件开发流程，标志着传统编码实践时代的结束。这一论断呼应了Linus Torvalds在2000年提出的“空谈无益，拿出代码”的信条，但如今，代码的生成门槛已极大地降低。
过去，编写功能完备、可维护的代码是一项高成本、高技能的密集型工作，受限于人类的认知带宽和物理时间限制，使得许多创意停留在待办清单上。软件架构的迭代和应对未预见的复杂性是开发过程中的主要瓶颈，验证想法的成本极高。
然而，LLM的代码辅助能力已使得过去验证软件质量的经验性指标——如清晰的README、详尽的注释和一致的代码风格——变得不再可靠。AI可以即时生成表面上完美无瑕的文档和结构化的代码，模糊了新手与资深开发者之间的界限。
文章指出，当AI能够一键生成结构精良的界面和详尽的文档时，代码库的“外表”不再能反映维护者的心智模型或投入的努力。一位资深开发者表示，现在看到过于完美的代码反而会令人警惕，担心其是低努力的一次性AI产物。
这种变化迫使行业必须寻找新的评估标准来区分高质量代码与“劣质填充物”（slop）。过去评估开源项目时依赖的提交频率、依赖关系和社区响应等信号，其权重正在被重新审视。
分析认为，衡量代码可信度的焦点正从代码本身的表现转向其来源（provenance）——即开发者的背景、意图以及项目的治理计划。历史经验表明，一万行高质量、易于维护的代码需要长时间的迭代和打磨。
尽管LLM极大地提高了代码的生产效率，但文章强调，代码行数本身并非质量的绝对指标，而AI生成代码的泛滥使得判断其长期可维护性和技术权衡变得更加复杂。
此次技术性的转折意味着软件工程的重心正在从“如何编写代码”转向“如何验证和治理AI生成的代码”，这预示着未来软件构建和审计流程的重大调整。
