背景

這篇文章探討了「沃斯定律」（Wirth's Law）在現代軟體開發中的回響，即軟體變慢的速度快於硬體變快的速度。作者藉此反思現代開發環境中層層堆疊的抽象化與開發效率之間的權衡，並討論在 AI 時代下，這種對複雜度的容忍是否已經達到了臨界點。

社群觀點

Hacker News 的討論聚焦於現代軟體性能低下的根源，許多資深開發者將其歸咎於開發文化的轉變。部分觀點認為，現代開發者過度依賴 React 或 Electron 等高層抽象工具，甚至在終端機介面（Terminal）這種極低延遲的環境中也使用重型框架，導致開發者必須為了爭取 16.7 毫秒的渲染時間而苦惱。這種現象反映了當前業界「開發者時間比硬體成本更貴」的共識，企業寧願支付昂貴的雲端費用或讓使用者忍受延遲，也不願投入高昂的人力成本進行底層優化。

然而，也有參與者為這種現狀辯護。他們指出，現代軟體雖然臃腫，但換取了極高的靈活性與跨平台能力。例如使用 JSON 或 Protobuf 雖然比早期的二進位格式慢且耗能，卻能輕易解決版本相容性與多語言協作的問題。對於許多企業而言，快速交付功能並確保系統不崩潰，其商業價值遠高於極致的執行速度。此外，現代軟體必須處理更複雜的安全性、沙盒機制與國際化編碼，這些功能在早期追求極簡的系統中往往是被犧牲的。

討論中也出現了一股懷舊與反思的聲浪。有開發者分享了 1980 年代 NeXTStep 系統上的 FrameMaker 實例，驚嘆於當時僅需 8MB 到 16MB 的記憶體就能實現極其強大的排版功能，而現代的 Microsoft Word 在功能停滯的同時，資源消耗卻呈指數級增長。這種對比引發了對「技術倒退」的擔憂，認為當前的軟體開發已經陷入了一種「抽象債務」的惡性循環，使用者逐漸習慣了緩慢的反應速度，將其視為理所當然。

最後，關於 AI 的介入是否能改善現狀，社群存在分歧。有人希望 AI 代理能協助編寫更高效、更正確的底層代碼，減少人為的粗糙實現；但也有人擔心，AI 的普及只會產生更多未經優化的「垃圾代碼」，進一步加劇軟體膨脹。部分開發者樂觀地預測，隨著硬體物理極限的逼近與記憶體價格的波動，業界可能會迎來一場「精簡軟體」的復興，重新重視演算法與資料結構的基礎功。

延伸閱讀

• A Plea for Lean Software (Niklaus Wirth, 1995)：文中提到的經典論文，呼籲軟體應回歸精簡。
• The Primeagen 的影片：討論終端機應用程式的渲染效能，強調無需複雜 diff 演算法也能達成極速響應。
• Infinite Mac (NeXTStep 1.0 模擬器)：可在瀏覽器中體驗 1989 年代高效能軟體環境的線上工具。
• Diátaxis 框架：留言中提到的文件編寫系統，將技術文件分為教學、指南、解釋與參考四大維度。
• Folklore.org - Saving Lives：關於早期麥金塔開發團隊如何透過優化開機速度來「挽救生命」的經典軼事。