一个偏门小观点：讨论为什么八股文是当下 Vibe Coding 版本答案

问题描述：

聊这个问题前我们要明确八股文解决了什么问题是 VC 处理不了的
首先进行术语解释：
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八股文能解决什么 VC 遇到的问题？
我认为核心在于三点：

1. 上下文窗口有限而系统延展无限
2. 验证远慢于生成速度
3. 多人（多 Agent）写作一致性

展开来说：
八股文往往是特定工程问题的共性高度抽象，它一般定义了 场景、解决方案、模板代码
因此当我们在处理特定问题时，最快解法是脑子转到相应八股的问题和答案，然后编写模板代码并调试和交付
那么它天然解决了这三个问题。 首先分治（这里不严格对应分治法）切割了问题规模和输出规模；其次八股写法天然将验证代码切割成某场景使用某解法是否正确，以及这个解法写的对不对；第三八股约束下的流水线代码天然带来一致性

综上：
八股还是得背

网友解答：

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--【壹】--：

其实大概了解就好了不用背，ai自己也知道优秀的架构怎么设计，但不会默认稳定的执行，所以需要显式约束

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--【贰】--：

代码质量检测工具能解决代码本身的质量问题，但不一定能找到最优解

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--【叁】--： 温州程序员劝退师:

八股还是得背

兜兜转转还是得被八股拷打，在这里逃不开的应试小技巧

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--【肆】--：

本来就是这样啊，vibe coding实际上比古法编程更依赖软件工程，因为上下文有限、注意力有限、还得防止AI写出屎山代码叠叠乐，软件工程就是最佳工程实践；以前是人与人之间要沟通协调，现在AI是session与session之间要沟通协调，所以各种软件工程约束要在编码前就用起来，降低后期的沟通成本；我一个原本古法编程时候根本不搞这些玩意儿的人，自从开始vibe了以后也重视起来了

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--【伍】--：

茅塞顿开啊大佬，看来还是要背题，路径依赖了

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--【陆】--：

我也觉得，现在技术怎么落地可能不是最关键的，知识才是最重要的

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--【柒】--：

所以那些代码质量工具（类似ESLint）是不是能约束ai出好代码呢。