Software 2.0 开发者生存指南

1. 核心范式转移 (The Paradigm Shift)

别再想着“写”程序，开始学着“训”程序。

维度	Software 1.0 (旧世界)	Software 2.0 (新世界)
核心资产	源代码 (Source Code)	数据集 & 评价标准 (Data & Evals)
编程语言	Python, C++, Java	English (Prompts) & Python (Glue)
开发动作	编写逻辑 (Writing Logic)	约束搜索空间 (Constraining Search)
调试 (Debug)	查 Stack Trace，读日志	查 Bad Case，洗数据，修评价指标
性能瓶颈	算法复杂度 (Big O)	数据质量 & 模型推理成本
成功关键	逻辑闭环，无 Bug	概率逼近，容错设计

2. 新技术栈 (The New Stack)

Software 2.0 的基础设施层级。

• L0: 计算层 (The Brain)

  • Foundation Models: GPT-4, Claude 3.5 (聪明但贵); Llama-3, Qwen (便宜且快)。

  • 原则: 永远不要只依赖一家模型商。设计时要考虑“模型无关性”。

• L1: 记忆层 (The Context)

  • Vector Database: Pinecone, Milvus, Weaviate (长短期记忆)。

  • Graph Database: Neo4j (知识图谱，用于增强逻辑关联)。

• L2: 编译层 (The Compiler)

  • Prompt Optimizers: DSPy, TextGrad. (不要手写 Prompt，让算法帮你写)。

• L3: 编排层 (The OS)

  • Orchestration: LangChain, LlamaIndex (胶水层)。

  • Agent Frameworks: LangGraph, AutoGen, MetaGPT (多智能体组织)。

• L4: 质检层 (The Judge)

• Evaluation: Ragas, DeepEval, Arize Phoenix. (自动化阅卷)。

• 原则: 没有 Evaluation 就没有上线。

3. 开发工作流 (The 2.0 Lifecycle)

从“编写-编译-测试”进化为“定义-数据-优化”。

4. 关键设计模式 (Design Patterns)

把概率装进笼子里。

1. 防御性护栏 (Guardrails):

   • Input: 拒绝注入攻击、无关话题。

   • Output: 拒绝幻觉、有害内容。

   • 工具: NeMo Guardrails, Guardrails AI.

2. 模型级联 (Model Cascade / FrugalGPT):

   • 先用缓存 -> 再用小模型 -> 搞不定才用 GPT-4。

   • 目的: 降本增效。

3. 思维链 (Chain of Thought):

   • 强制模型在回答前生成 <thought>。

   • 目的: 提升推理准确率。

4. 工具反思 (ReAct / Self-Correction):

   • 模型执行工具 -> 观察报错 -> 自动修正参数重试。

   • 目的: 增强 Agent 鲁棒性。

5. 结构化输出 (Structured Output):

   • 强制 JSON Schema。

   • 目的: 方便代码解析，防止系统崩溃。

5. 黄金法则 (The Golden Rules)

Rule #1: 数据即代码 (Data is Code). 如果模型表现不好，别急着改 Prompt，先看你的 Few-Shot 例子是不是烂的。在 Software 2.0 中，清理数据就是重构代码。

Rule #2: 建立评估体系是第一要务 (Evaluation First). 如果你不能量化“好”是什么，你就无法优化它。在写第一行 RAG 代码前，先写好 50 个测试问答对。

Rule #3: 别信模型 (Trust No Model). 假设模型一定会产生幻觉。用 RAG 约束知识范围，用 Code Interpreter 执行数学计算，用 Guardrails 过滤输出。

Rule #4: 保持模块化 (Stay Modular). 别把所有逻辑塞进一个 2000 字的 System Prompt。拆分成多个小的 Agent 或 Chain，每个只做一件事，这叫“关注点分离”。

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