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下面是对该帖子的论点与论据的整体分析，包括哪些地方是有道理的、哪些是明显以偏概全或逻辑上有问题的。
? 一、论点是否成立？
帖子的核心论点是：
大公司的代码质量不佳，因为大多数代码由对项目相对“新手”的工程师编写，而“老手”工程师无法长期深耕、忙不过来、也不会留下。
这个论点有部分真实的成分，但总体是以偏概全、过度推论。不同类型的大公司差异巨大（FAANG、传统大厂、金融科技、内部软件、外包），不能都按这种情况套。
? 二、哪些论据是合理的、真实存在的？
以下现象确实在许多大型科技公司普遍存在：
1. 工程师流动率高、重组频繁，人员对代码库不熟悉
大公司每年重组是常态（特别是 Google/Amazon/Meta）。
一个服务的 owner 常常一年换几次。
新人接手陌生代码库确实很多。
? 这会降低一致性与代码质量，增加技术债。
2. “老手”工程师时间极度稀缺
系统核心组件的知识往往集中在极少数人手里。
这些人经常被强行拉去支援各种事情，例如 SRE 协作、紧急事故、设计评审。
? 代码审查确实经常因为老手太忙变成走流程。
3. 赶工 / deadline 导致质量下滑
大公司的工程师虽然不一定像创业公司那样“996”，但：
跨团队依赖会制造大量 deadline。
任何大型项目都伴随 KPI 压力。
上线窗口有限制，错过就是推迟几个月。
? 工程师确实经常在不熟的代码中赶 deadlines，最终导致“能跑就行”。
4. 大代码库长期累积技术债
十年以上的系统会有：
历史包袱
风格不统一
多代人 patch 上 patch
? 这不是谁的错，是复杂系统的自然老化。
? 三、哪些论据是不准确甚至是错误的？
下面是该帖子偏激或错误的部分。
1. “大公司大部分代码由初学者完成”——以偏概全
虽然工程师可能是某个系统的“新手”，但他们：
已经通过大厂严格筛选
不是编程意义上的初学者
具备通用工程能力
? 他们只是对该代码不熟，不等于是“初学者写代码”。
2. “大公司不在乎老手，不培养长期人才”——错误或非常片面
实际情况：
AWS、 Google、 Microsoft 都有 Principal / Staff / Distinguished 工程师体系，明确鼓励长期技术积累。
很多技术骨干在团队里十年以上。
没有一个大型技术组织会故意“不要老手”。
帖子忽略了大量“长期服务 owner”的存在，仅用个人经验扩大化到全行业。
3. “四年后大部分人都会离开 / 只干四年”——错误
现实是：
Meta、Google、Microsoft 的大量工程师待五年、八年、十年以上。
四年只是 RSU 的 vesting 周期，不等于“合同到期”。
很多人会拿到新的 grant 并留下。
? “四年就走人”根本不是行业规律。
4. 忽略了严格的 code review、CI system、lint、自动检测
大公司普遍存在：
Code review 强制制度
干净的 CI pipeline
静态分析、Lint、编译检查
大规模自动回归测试
Oncall 事故复盘机制
这些机制客观上提高了代码质量
即使工程师个人水平波动，系统机制仍能兜底。
? 代码质量远不等于“工程师个人质量”。
? 四、逻辑漏洞：把“个人经验”当成“普遍真理”
这篇文章基本围绕作者个人遭遇展开：
他一直在内部转岗
他所在团队重组频繁
他的代码库缺少 owner
老手稀缺
这些确实 可能发生，但不能推广到所有大公司。
? 作者“所在团队”≠“世界所有大公司”。
? 五、大公司的代码质量到底高不高？
更客观的结论是：
1. 大公司的代码质量平均水平高于中小公司
因为有：
更严格的工程流程
更多自动化
更好的工具链
更完善的架构规范
2. 但大公司的代码库更庞大、更老化、技术债更多
因为：
年限长
多人维护
风格不统一
历史包袱巨大
所以会给人“质量不佳”的印象。
? 更接近真相的是：
大公司的代码相对稳健、可维护，但不一定优雅。
大公司的代码技术债很多，但底线质量普遍高。
大公司的工程师不会写“完美代码”，但体系化工程质量非常高。
? 六、总结
该帖子有部分合理观点，但其论据高度片面，结论显著夸大。
对“人员流动”“陌生代码”“deadline 压力”描述较真实
但对“老手不受重视”“大部分代码是初学者写的”“大公司不培养人才”这些论断明显夸张甚至错误
逻辑上基本是“用个人经历推断整个行业”
更全面的观点是：
大公司代码质量不是高不高的问题，而是“系统性工程下的高可靠性 + 历史包袱导致的混乱并存”。
如果你愿意，我还可以进一步：
给出真实大厂（Google/Amazon/Meta）代码质量体系的分析
对比大公司与中小公司的工程风格与质量特点
分析哪些机制真正决定代码质量（CI、review、SRE、owner 制度）
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