大廠的代碼爛成屎山！不是工程師太菜，竟是公司組織機制把人逼瘋

說句實在話，很多人以為大廠代碼都是“高精尖”，結果一入職才發(fā)現(xiàn)滿屏屎山，連注釋都懶得寫。

這哪是硅谷精英？分明是“工地包工頭”！

可問題來了：大廠不缺牛人、不缺時間、也不缺錢，為啥代碼還是爛得讓人想哭？

咱們先別急著罵工程師水平差。真相是：大廠的代碼，根本不是被“寫壞”的，而是被“組織機制”逼壞的。

說實話，每次調崗，都像剛畢業(yè)的實習生——面對一個運行了十年的老系統(tǒng)，文檔缺失、邏輯混亂、測試全靠人肉，連誰寫的都不知道。

這不是能力問題，這是“制度性失憶”。

根據(jù)2025年多家職場平臺的數(shù)據(jù)，大廠工程師平均在職時間已縮短至18個月以內。

為什么？因為薪酬結構就是這么設計的：入職四年，股票發(fā)完，相當于變相降薪一半。

你不跳，別人跳；你不動，績效就落后。于是，人走如流水，代碼卻要活幾十年。

結果呢？70%以上的日常提交，來自入職不到半年的“新手”。

他們不是不想寫好，而是連“這個函數(shù)為啥存在”都沒搞明白，就得修線上Bug、趕季度OKR。

更慘的是，很多任務還跨語言、跨團隊——今天寫Java，明天改Python，后天還要調C++底層接口。在陌生戰(zhàn)場打閃電戰(zhàn)，能不出錯嗎？

你可能會說：那讓資深工程師把關啊！理想很豐滿，現(xiàn)實很骨感。

大廠確實有“活化石”級的老手——比如一位在同一個支付系統(tǒng)干了12年的兄弟，閉著眼都能畫出數(shù)據(jù)流圖。

但這類人，公司既不獎勵，也不保護。

他們的KPI和新人一樣：要看代碼產(chǎn)出量、項目交付數(shù)、故障率。如果整天幫別人Review代碼，自己“沒產(chǎn)出”，年終一評——直接進PIP（績效改進計劃）。

更諷刺的是，2025年AI工具普及后，情況反而更糟。

據(jù)《量子位》5月報道，亞馬遜、谷歌等公司強制推廣Copilot類工具，項目周期砍半，團隊縮編30%。

工程師被迫讓AI生成初稿，自己轉崗成“AI代碼審核員”。

可AI寫的代碼看似整潔，實則隱藏大量邊界漏洞。新人看不懂，老手沒空審，最后只能“先上線再說”。

某大廠內部服務，因AI自動生成的緩存邏輯未處理并發(fā)場景，導致核心交易鏈路雪崩。

事后排查發(fā)現(xiàn)，那段代碼從提交到上線，只用了4小時，Review人還是實習生——因為老手正在隔壁會議室“對齊AI戰(zhàn)略”。

到這里，很多人還是不服：難道大廠真不在乎質量？

恰恰相反——他們太在乎了，所以才“主動選擇”接受爛代碼。

說白了，大廠的核心競爭力從來不是“代碼優(yōu)雅”，而是“快速試錯+規(guī)模容錯”。

一個功能上線后哪怕有Bug，只要不影響主流程，用戶量夠大，就能靠A/B測試、灰度發(fā)布、自動回滾來兜底。

與其花三個月打磨完美架構，不如兩周上線看數(shù)據(jù)——不行就砍，行就加資源堆。

這種模式在AI時代尤其明顯。2025年，幾乎所有大廠都在“All in AI”，技術棧半年一換，業(yè)務方向季度一調。

今天搞大模型推理，明天切Agent工作流，后天又押注多模態(tài)。

在這種節(jié)奏下，誰還有心思重構十年老系統(tǒng)？

所以，大廠不是不知道代碼爛，而是算過賬：容忍一定技術債，比追求工程潔癖更劃算。

畢竟，投資人看的是DAU、GMV、毛利率，誰在乎你用了多少設計模式？

爛代碼的背后，從來不是工程師的懶惰或無能，而是一個龐大組織在速度、成本與質量之間的冷酷權衡。

真正的專業(yè)，不是寫出完美代碼，而是在混沌中守住底線，不讓系統(tǒng)徹底崩盤。

對于個體而言，與其抱怨環(huán)境，不如在有限空間里積累不可替代的領域認知。

因為在這個AI狂奔的時代，理解“為什么這樣寫”，遠比“寫得多漂亮”更重要。