05｜业界在做什么？2026 年 AI + 老项目改造的学术与工程全景

Robert

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你好，我是 Robert。
这一讲特殊一点。前面四讲讲的是方法论：九步链路、人机分工、三层控制、武器库，这些是“技”。这一讲想给你“道”。
业界现在教 AI 编程的课太多，讲工具的更多。你已经学了 Claude Code 怎么用、CLAUDE.md 怎么写，但我不希望你只停在“技”上。我想让你知道：这门课讲的方法论不是我的个人套路，是业界从学术到工程，不同角度同时收敛出来的方向。
所以这一讲我会带你扫一遍 2025-2026 年这个领域最值得关注的进展。看完你会有底：我们这门课讲的方法论，是有扎实学术和工程基础的，不是野路子。如果你只想学操作，可以快读这一讲，但如果有时间，我建议你认真读完。后面 28 讲所有的方法论，根都在这一讲对应的业界共识里。
业界看到的三个真实问题先说业界看到了什么。这两年业界用大量数据和研究给出了一个共识：问题不在 AI 的能力，在老项目这个场景本身对 AI 不友好。
核心是三个“债”。理解它们，你就理解了老项目改造里 AI 踩坑的全部原因。
Comprehension Debt：理解债这个词是 Google 的 Addy Osmani 造的。他的观察：AI 帮你写代码的速度，和你真正理解这些代码的速度，正在快速拉开差距。

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