个人博客作业 1：就《现代软件工程》提 5 个问题

作为一个非纯 CS 背景、初入软件工程领域的学习者，我希望通过这门课不仅提升编程能力，更理解软件工程背后的逻辑、原则，以及在现实项目中的应用。以下是我在阅读课程材料与参考文献过程中，思考出来的几个问题，借此把学习感受和疑惑整理出来，也希望能和更多同学 / 开发者交流。

一、在“AI + 软件工程”的时代，如何合理划分人机边界？

背景：近年来，随着大语言模型（LLM）在代码生成、自动重构、缺陷修复等方向上的应用研究急速发展，越来越多人期待「AI 帮助写代码、修复 bug」成为主流。
然而，在实际开发中，AI 辅助（如 GitHub Copilot、Cursor 等）也常被批评容易引入“幻觉”、生成不可靠代码，或者在长期维护阶段表现欠佳。

我好奇：在典型的软件工程项目中，什么时候适合把某个子任务交给 AI，什么时候必须由人来完成？也就是说，如何划定“人必须负责”的部分与“AI 可以介入”的部分？

• 在需求分析、架构设计、复杂业务逻辑、系统安全性、性能优化等环节，AI 的可靠性边界在哪里？
• 随着时间推移、系统演化、模块耦合越来越复杂，AI 介入带来的“代码漂移”或一致性问题怎么控制？
• 如果一个项目从头就带有 AI 辅助，是不是整个开发生态（工具链、审查流程、测试策略）都必须被重新设计？

二、软件工程如何适配「机器学习系统 / 数据驱动系统」？

背景：传统软件系统通常是确定性逻辑 + 输入 / 输出的组合。但如果一个系统里嵌入了机器学习 / 模型推理模块，它的行为可能是非确定性的、依赖数据分布、版本演化敏感的。许多研究指出，ML 系统的工程化挑战（版本控制、可测试性、可解释性、模型漂移）是目前软件工程尚未成熟覆盖的领域。:contentReference[oaicite:2]

因此，我想问：在构建一个带 ML 模块 / 数据驱动功能的软件系统时，我们在软件工程上需要做哪些特别设计或妥协？

• 在需求 / 验收测试阶段，如何设计“可测”的规格（spec）给一个模型模块？
• 模型更新（上线、回滚、灰度）如何与传统的 CI/CD、版本管理流程融合？
• 若数据分布发生漂移，如何在系统架构层面做容错或热替换？
• 在团队协作中，数据科学家、后端工程师、运维工程师之间的边界、职责如何划分？

三、在大规模 / 超大规模系统中，传统软件工程方法还能支撑吗？

背景：在一些极大规模、跨组织、长期演进的软件/系统（也称 Ultra-Large-Scale Systems，ULSS），系统之间具有复杂依赖、异构组件、多利益相关方、持续进化的特性，传统的软件生命周期管理方法可能会失灵。:contentReference[oaicite:3]

问题在于：当系统规模 / 复杂度极度放大时，我们能否仅靠已有的软件工程方法（模块化、架构层次、敏捷迭代、文档管理）就能维持质量和可演进性？如果不能，还需要什么新的范式或思维方式？

• 比如，如何在规模极大的系统里维持一致性、变更控制、回归测试的可控性？
• 在多个子系统、多个团队、多个组织跨界协同的场景下，如何定义合理的边界、接口契约、版本演进策略？
• 当系统演进到某种“生态系统”级别，是不是需要把软件看成社会-技术系统（socio-technical system），而不仅仅代码 + 架构？
• 是否需要全新的治理机制（模块保险机制、运行时断言、演化监控反馈循环等）？

四、在分布式 / 跨地域 / 跨文化团队中，如何保障沟通与协作效率？

背景：现代软件开发越来越跨地域、跨时区、外包 / 分包常见。将敏捷、Scrum 等面对面协作原生设计的流程，迁移到分布式场景中，会遇沟通延迟、文化冲突、非正式交流缺失、信任建立困难等问题。

所以我好奇：在这种分布式团队环境下，我们在课程里学的那些协作 / 敏捷 / 管理方法，哪些需要特别调整？如何做？

• 在日常 stand-up、同步会议、设计评审、code review 中，哪些沟通方式会失效？我们该引入哪些补充机制（异步文档、视觉协作工具、设计日志等）？
• 如何在异步环境下保持团队对系统状态、设计演化、风险的共同感知？
• 跨文化 / 跨语言团队中，如何避免误解、文化差异带来的摩擦？
• 当遇到时区不重叠的情况，如何安排“交接”机制、缓冲机制、重叠时区优化？

五、在课程/项目教学环境下，如何更好设计“真实感”的软件工程作业 / 课程项目？

作为学生身份，我也常反思：我们在课程里做的项目（课程设计 / 大作业）与真实工业项目之间，往往存在脱节。以下是我思考出来的问题，用于你作为老师 /课程设计者 /未来课程参与者的反思：

• 如何在课程项目里合理引入“不可预期变更”（比如需求变动、中途插入安全 /性能要求、外部接口变更等），以模拟真实项目中的不确定性？
• 在课程项目中是否可以引入“多人协作、跨模块边界”的挑战（让学生分模块、分团队，定义接口、契约、文档、代码合并冲突等）？
• 是否可以在作业评估中引入“长期维护性”考量（比如后续几周返工、bug 修正、重构任务），而不是只评交付功能？
• 在课程中，如何设计“代码审查、CI/CD、自动化测试、持续集成 / 部署”的流程，让学生体验完整的软件工程流程？
• 是否可以让学生参与开源项目或真实项目中的某个子任务，使得课程作业具有“生产环境接轨”的意义，但同时控制风险与可评估性？

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