复杂性体现在细节之中。当库存被其他订单临时占用时该如何处理？如何应对部分付款？若邮件服务暂时不可用该怎么办？是否需要重试？重试次数应设为多少？若客户在结账过程中会话超时又该如何处理？如何防止订单重复提交？每个答案都会引发更多疑问。累积的决策、边界情况和交互形成了真实的复杂性，没有任何工具或语言能消除这种复杂性。必须有人思考这些场景。这种思考就是软件开发，无论它是以 COBOL、CASE 工具图、Visual Basic 还是 AI 提示的形式呈现。 人工智能改变的是开发者的工作方式，而非消除他们判断力的必要性。复杂性依然存在。必须有人理解业务问题，评估生成的代码是否正确解决问题，考量安全影响，确保其与现有系统无缝集成，并在需求演变时持续维护代码。 人工智能能增强开发者的能力，但它无法取代那些既通晓问题领域又精通技术环境的人。