1968年，计算机科学家埃兹格尔·迪克斯特拉发表了那篇著名的“Go To Statement Considered Harmful”文章，主张程序中的跳转语句导致程序流程混乱，应当避免。如今，类似的观点开始出现在技术文档领域——有人提出，传统的技术文档正在变得越来越有害。要理解这一观点，首先需要明白文档在软件开发中的角色和本质。技术文档本质上是对代码的理解和解释，是工程师花费大量时间分析源代码后的“缓存”。在计算机系统设计中，缓存是一种将计算结果存储供未来快速访问的机制，虽然提升效率，但存在过时和错误的风险。技术文档则是人类的“缓存”，它将对代码的理解以文字形式保存下来，试图为后续开发者节省重新理解代码的时间和认知成本。
几十年来，这种做法被广泛接受，因为纯看代码的成本过高，尤其是在大型复杂项目中。然而，这一形势正在发生改变。近期的人工智能模型，如Gemini，已经能够处理数百万标记的大规模上下文，具备即时理解和生成代码说明的能力。与过去相比，从代码到解释的“即时计算”成本大幅降低。传统的文档“缓存”不再那么有必要，甚至可能因内容陈旧、不准确或与实际代码不同步而带来误导和风险。由此引发的安全隐患和开发效率下降，无疑是对项目的“伤害”。
不难想象，如果团队成员更加依赖静态文档而非直接检视源代码，理解层面就可能出现偏差，错误也可能被隐匿。更糟的是，当文档未能及时更新时，整个代码库的协作效率甚至系统稳定性都将受损。面对这种局面，越来越多的人提出，我们应当逐步减少对传统技术文档的依赖。相比于阅读冗长的README.md文件，新入职的工程师应当借助智能AI助手直接在代码目录中提问、即时获得代码功能、接口和限制的解释。人工智能不仅可以实时学习和理解代码，还能动态生成解释，保证信息的高精准度和实时性。更关键的是，AI能够辅助追踪代码演变和环境变化，避免“缓存”在静态文件中产生的过时情况。
至于代码背后的架构理念、设计权衡和业务逻辑等“为什么”的层面内容，目前仍然需要深度沟通和文档支持，但随着技术发展，这部分的记录方式也将逐渐转移到动态、智能的系统中，不再依赖传统的书面文档。虽然现在的AI模型仍不完美，偶尔会出现理解错误或误导性解释，但它们正快速进步，预示着传统文档的时代即将结束。企业和开发者应当积极拥抱这一变革，将资源更多地投入到构建稳定、智能和实时的知识管理系统中。现实中，技术文档被认为是知识沉淀和交流的桥梁，但如果因过度依赖反而带来错误和混乱，就无法称之为有效的桥梁。随着开发模式的多样化和复杂度的提升，单纯的文字文档很难满足快速变化的需求。未来的解决方案应融合AI及自动化工具，形成代码本身与解释、架构设计的无缝联动。
我们还可以预见到，代码管理平台将深度整合智能助手，实现即时代码解读、质量检测和知识共享，真正做到源头与解读的同步更新。这不仅将提高工作效率，也极大地促进知识的准确传承和创新能力的释放。总的来看，技术文档作为传统的“缓存”模式，正面临被智能即时计算替代的风险。随着AI技术进步带来的认知成本下降，依赖静态文档将被视为落后的做法。未来软件工程领域的知识管理，会更依赖动态、智能和可交互的系统，为开发团队带来更高的灵活性和准确性。技术文档的终结并非意味着知识的消失，而是知识表达和获取方式的革新。
拥抱这一变革，将让软件开发迈入一个更加高效、智能、可靠的新纪元。
