1
复杂度守恒定律
问题的本质复杂度是守恒的，它只能被转移，不能被消除。
AI开发 = 设计Prompt + 管理Context + Review代码 + 测试验证
启示：资深工程师用AI更有效，因为他们能更好地管理转移后的复杂度。
2
泛化的本质是压缩
语言是人类发明的最高效泛化工具，因为它实现了最高效的信息压缩。
泛化能力 = 压缩率 × 解压精度
启示：Prompt Engineering本质是高效压缩；代码比自然语言有更高的解压精度。
3
反馈环路是智能的必要条件
智能 = f(模型能力, 环境反馈质量, 迭代速度)
启示：Coding是Agent甜点（测试=完美反馈）；TDD在AI时代复兴。
4
抽象层级决定适用范围
越高层的抽象越通用但越难正确使用；越低层越专用但越易验证。
高抽象 → 高通用 + 低可控 | 低抽象 → 低通用 + 高可控
启示：生产环境倾向基础组件而非框架；Skills比完整Agent更受欢迎。
🎯 "下半场"的核心转变
模型能力
→
任务定义
+
环境构建
+
反馈循环