产品流程#
软件工程从早期到现在，经历了几个时代的变化。就像是郭帆导演让电影作坊进化成电影工业一样，软件工程也经历了这样一个过程。
cow boy风格完全依靠个人能力，靠着hardworking。团队小，两张披萨就能喂饱。没有任何工作流程，全靠个人能力。
文档 dev入门手册，提供基本的操作，流程。项目的目的，架构。出了问题找谁这些信息。
例如： 本项目的目标是什么
本项目的环境如何配置：step by step
第一次如何build成功
项目的代码架构等等内容
核心：保持daily build不断成功运行。每天及时反馈，必须更新一个可用的版本。
Microsoft Project 通过MS Project软件来管理。虽然通过甘特图等方式能够清晰地展示实现路径，但是并不好用。软件的复杂依赖关系不好用它表示出来。
更好的工具 TFS。 这个工具经过多次迭代，反复失败才做成。比较有趣的是，即使是微软这样的大公司，也会出现项目失败，崩溃的问题。
不同角色如何合作#
最初期的团队往往没有项目经理这种角色，但是随着团队扩增，交流变成N^2的项目。因此有人考虑，是否能够把团队分成这些角色。
由此诞生了Program manager，他们除了coding 和 testing，做其他所有事情。专门负责用户需求与产品说明。
如何提高工程效率#
AI之梦：程序本质上是对数据及逆行一系列逻辑运算，那么这个过程理应可以被数学证明并且自动化。因此最终的结果是，人们不断用高级语言来进行“自动”编程。
编程->工程：70年代软件工程产生雏形。既然是工程，就可以按部就班地推动。但是当时存在许多缺陷，如：缺乏统一标准，吹牛过火，缺乏足够培训以及工具的局限性。
旧时代的人工智能+软件工程：程序员带一个能学习的AI程序作为徒弟。人工智能：探究知识表示和推理。软件工程：通过应用人工智能技术，来实现编程过程的自动化。缺点：基于抽象语法树作为知识表示和推理的基础，但是这个工作是子图同构问题，NP hard。
意图变成：开发者表达的是意图，而非具体的编码过程，系统会将此意图转换为可执行的代码。它旨在允许用户表达其意图，来反映人类解决问题的方式。纯文本文件本身就是一种技术局限，我们应该超越它。相当革命性的观点。
新时代的人工智能：基于规则的AI（如程序员学徒）就是一个典型的中文房间，其规则手册由人类专家明确编写。而现代大语言模型就是中文房间的终极形态。它的规则不再是人类编写的，而是通过海量代码数据上训练。AI是一个卓越的语法引擎，它实在模拟智能，而非真的具有智能。这个观点太棒了，完美符合我心中对AI编程的理解。
即使现代具有各种花里胡哨的软件，有了很fancy的AI大模型，软件项目成功的关键依然是：
- 智慧地使用技术
- 遵从一个好的软件开发流程
- 有经验的开发者
- 适当的技能组合
A fool with a tool is still a fool！