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一位写了近 30 年代码的顶级工程师，把自己踩过的坑总结成了 16 页 PPT。 作者是 Bryan Cantrill，DTrace 主要创造者之一，曾在 Sun Microsystems 开发操作系统内核，后来创办 Oxide Computer。 演讲叫《Things I Learned the Hard Way》，翻译过来就是：那些我吃过亏才学会的事。 里面有几条经验，放到今天的 AI Agent 时代依然非常扎心。 1. 测试必须从第一天开始。 等系统变复杂了再补测试，成本可能高到让你怀疑人生。 2. 最重要的代码，可能根本不是产品代码。 调试器、日志、性能分析、自动化测试，这些看不见的基础设施，决定了一个系统到底能走多远。 3. 不要忽略任何奇怪的现象。 一次莫名其妙的延迟、一条异常日志、一个偶发 Bug，可能是重大故障最早的预警。 4. 无法复现的 Bug，更需要可观测性。 如果现在找不到原因，就让系统在下次出问题时留下足够的证据。 5. 技术选型不是投票。 大家都在用的技术，不一定适合你的系统。每一项技术选择背后都有代价。 6. 工程师最重要的能力之一，是提出正确的问题。 不断猜测原因不叫调试，设计实验、收集证据、排除假设才是。 看完最大的感触是： 我们现在用 AI Agent，几十分钟就能生成过去需要几天才能写完的代码。但生成代码的速度越快，测试、调试、可观测性的重要性反而越高。 过去，一个工程师可能花一周制造一个难以排查的 Bug。 现在，一群 Agent 可能几个小时就能制造几十个，而且没人真正理解它们为什么出现。 AI 正在大幅降低写代码的成本，却没有自动降低理解代码、验证代码和维护系统的成本。 这份 2023 年的演讲，可能比很多 2026 年的 AI 编程教程更值得看。

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