AI 时代，我们是否应该重温极限编程？
软件开发的产出速度，从未像今天这么快。AI 工具和几十年来平台技术的革新，已经极大地降低了编写代码的门槛。现在，只需要几句提示或是几次 API 调用，我们就能在几小时内生成完整的产品、功能、基础设施和代码，而过去这可能需要数周时间。
然而，尽管开发速度飞速提升，交付的结果却依然不尽如人意。太多的项目未能达到预期，预算超支依然是家常便饭，用户的需求也远未被满足。如果说，更快、更便宜地写代码并不能解决交付问题，那么瓶颈一定出在别的地方。
产出不是问题所在
打字速度从来都不是瓶颈。我们已经经历了一波又一波的技术提速浪潮：
- 高级编程语言的兴起
- 框架和包管理器的广泛应用
- 向 DevOps 和无服务器计算的迁移
- 将基础设施抽象化的开发者平台
而现在，我们又迎来了 AI 驱动的代码生成。
尽管速度越来越快，但交付成果却始终不稳定。长期进行的 Standish Chaos 研究 依旧发现，大部分 IT 项目都达不到预期，而麦肯锡的报告也指出，70% 的数字化转型都以失败告终。产出更多，并不意味着软件更好。
既然单靠提速代码生成无法交付价值，那答案就不再是继续加速，而是引入更聪明的约束。对我而言，这正是极限编程（XP）在当下显得比以往任何时候都更有意义的原因：它教会我们适度放慢脚步，以便更好地学习、对齐目标，并带着明确的意图去构建。
XP：一剂平衡的良药
无节制的加速，就像一辆没有时间打方向盘的赛车。如果不慢下来发现错误、学习经验、修正方向，团队最终交付的软件，很可能根本没人需要。
极限编程（Extreme Programming, XP）诞生于 20 世纪 90 年代末，它的初衷从来就不是为了最大化产出。恰恰相反，它引入了一些刻意的“摩擦”和约束，目的是让团队能够不断学习，从而提高走在正确方向上的概率。其中一个最具颠覆性的原则就是结对编程（pair programming），从设计上讲，它直接将原始产出减半。
这个原则很简单：在小处慢，才能在大处快。
以结对编程为例。表面上看，产出少了一半。但实际上，你将团队的共识翻了一倍，你尽早地暴露了彼此的假设，你建立了信任，你提升了代码质量，你也提高了整个团队的能力基线。
这就是 XP 实践的“社会技术”本质。它们既塑造了代码，也塑造了团队的协作方式。它们是对学习的投资，而不仅仅是为了交付产品。这样做，它们提供的是方向，而不仅仅是速度。
AI 放大了 XP 旨在解决的问题
随着代码生成变得毫不费力，一个新的风险也浮出水面：我们创造软件的速度，已经超过了我们验证它的速度。
在 AI 智能体（AI Agent）系统中，这个问题尤为突出。在这些系统中，多个自主的智能体可以生成、优化并交付代码。如果没有约束，这些系统会迅速地将未经检验的逻辑层层叠加，固化错误的假设，并放大架构的复杂性。
最近的研究也证实了这一风险：大语言模型（LLM）的准确性会随着上下文窗口的增长而下降。在实践中，这意味着你越是“凭感觉编程”（Vibe Coding），随着时间的推移，代码就会变得越脆弱。因为大语言模型在处理上下文的开头和结尾时表现最好，而中间部分则泛化能力较差，容易出错。
最终得到的是一堆脆弱、混乱、修改成本越来越高的代码。而极限编程的设计初衷，正是为了防止这种失控的混乱（熵增）。
软件开发，归根结底是人的活动
尽管 AI 崛起了，但软件开发本质上仍是一项与人息息相关的活动。代码由人编写，为人服务，并且存在于一个个由文化、激励和沟通方式塑造的组织之中。
工具在变，但交付软件的那些老难题却一直都在：目标是否对齐？上下文是否共享？成果是否清晰？用户是否认可？
时至今日，XP 的价值观依然强大：
简化 (Simplicity) 帮助降低系统复杂性
沟通 (Communication) 保持团队凝聚力
反馈 (Feedback) 驱动学习和适应
尊重 (Respect) 建立安全感和信任
勇气 (Courage) 赋予团队透明和变革的力量
从“功能工厂”到“价值交付”
最成功的团队，从不盲目追求速度。他们更看重顺畅的流动（flow）而非开发速率（velocity），更在乎反馈而非功能堆砌。
XP 强调的小批量发布、持续集成、自动化测试和代码共享所有权，能帮助团队保持适应性、韧性和用户导向。
当 AI 不断为产出加速，这些实践对于管理质量、控制风险和把握方向将至关重要。
历史的教训
CHAOS 报告的数据很能说明问题：
1994 年：只有 16% 的软件项目能按时按预算交付
2012 年：这一数字提高到 37%
2020 年：又倒退回 31%
在二十多年的创新历程中——从敏捷开发、DevOps、云原生平台，再到如今的 AI——软件可靠交付的成功率净增长仅仅只有 14 个百分点。
单靠工具链并不能解决交付问题。方法论，依然至关重要。
我们需要做出哪些改变？
当我们进入软件开发的下一个加速阶段时，有三点变得越来越清晰：
代码产出已不再是瓶颈。 我们生成代码的速度，已经超过了我们验证它、并将其与真实世界需求对齐的速度。
我们必须投资于那些能创造“成果”的能力。 这包括更高效的反馈循环、更清晰的产品方向、更紧密的团队协作以及更严格的设计规范。
开发过程需要变得更人性化，而不是更机械化。 即使 AI 的能力不断扩展，可持续的交付也永远依赖于人与人之间的协作。
我们对产品运营模式的看法正是建立在这一原则之上：只有当团队围绕协作、清晰和流动进行优化时，技术才能真正交付价值。通过围绕人（而不仅仅是平台）来调整产品战略、运营节奏和工程实践，你才能为在 AI 时代实现可持续交付创造条件。
AI 时代，我们是否应该重温 XP？
答案是肯定的。
我们需要一个能将我们牢牢固定在“以人为本”的实践上的框架，尤其是在工具日益强大的今天。XP 恰好同时提供了纪律和同理心。它以团队为核心，将“共享的理解”置于“原始的速度”之上。它提出了那个最重要的问题：我们正在构建的东西，是正确的吗？
在这个代码生成越来越快、约束越来越少的时代，XP 是一套罕见的方法论，它提醒我们：软件关乎的是人，而不仅仅是代码。