Lauren Tan 谈应对 AI 代码 slop：代码库就是 agent 的记忆

Lauren Tan 回应 AI 生成 slop 代码的争论，认为工程师并非无能为力。她提出两个要点：给 agent 提供验证自身工作的方式，以及把代码库当作 agent 的记忆，将观察到的错误模式逐步转成约束，并通过类型系统、缩小架构选择空间或自建框架（如其为 grok bot 打造的框架）重构代码，让 agent 反模式在结构上不可能出现。