背景
Titus Winters 在 Craft Conference 的演講 Software Workflow Optimization 中提出一個基本前提：軟體只有在交付給客戶之後才產生價值。開發、部署與運作是三個性質不同的環節——開發是創造性過程，部署是工廠式過程，運作則是自動化過程；三者需要不同的思考方式、不同的指標，也需要不同的投資。他與 Leah Rivers、Salim Virji 合著的論文 Develop, Deploy, Operate 正是為了回應這個問題而寫，論文提出一個用來理解軟體開發成本與價值的整體模型，提供一套推理方法，讓人不論是否有 AI 協助，都能判斷流程各階段的目標、輸入、輸出，以及整體的影響與效率。Winters 同時指出，生產環境一旦發生錯誤，風險會直接落到營收底線上，因此能夠快速且可靠地發布經過充分測試的修復本身就是一種價值；發布節奏幾乎總是越快越好，而且往往比管理高層所認知的還要更值得追求。
核心內容：四類影響與被忽略的最大支出
他把科技領域的根本影響歸為四類。第一是產品成功，涵蓋營收、採用度、客戶滿意度與 NPS（Net Promoter Score，淨推薦值，用來衡量顧客願意向他人推薦產品的程度）。第二是算力容量，包含雲端成本、儲存與網路開銷。第三是工程容量，也就是一般被稱為「生產力」的人力效率。第四是策略性創新，目標是讓新的好事物變得便宜或可行，讓既有的壞事物變得罕見或不可能。Winters 強調這四者必須一起觀察並取得平衡：減少測試或許能省下算力成本，但由此產生的品質問題可能造成真正的營收損失，或在把產品拉回穩定的過程中造成工程人員倦怠。
在此之上，他提出一個更尖銳的判斷：最大的支出很少是算力，而是人，而人的產出以及這份產出的實際成本幾乎無法直接衡量。他形容這像是「我們一直在衡量除了最大那一項以外的所有東西，這幾乎談不上嚴謹」。軟體工程不只是寫程式碼，也包含人與時間，偏偏人的部分正是最難測量的部分。
AI 對工程角色的重新定位
關於 AI 對工程團隊的影響，Winters 的論點很明確：工程師人數不會因此減少，改變的是重心所在——從只關注純粹的軟體專業技巧，轉向對實際要解決的問題有更深的理解。開發者仍然留在決策迴圈之內，但不再處於毫無約束的狀態，而是工作在一個已把專家知識與組織政策編碼進去的系統中，因此不必把所有細節都內化記住，可以把注意力集中在眼前的獨特問題上。他也認為，既然 AI 已經承擔部分編碼任務，就有潛力把 AI 當作開發流程中「人的部分」的替代變因來設計實驗，藉此為軟體工作的不同面向給出量化的成本或效益。
實驗設計與技術脈絡
在 InfoQ 事後的訪談中，Winters 說明了具體做法。若接受 token 消耗可以作為人力投入的可容忍替代指標（token 是大型語言模型計量與計價的基本單位，用它來近似人力，是因為它可被精確記錄與比較），就能建立一套穩健的軟體代理評測集。這套評測需要橫跨新功能開發、缺陷修復、重構等不同任務型態，涵蓋前端、後端、行動裝置等關注的平台與語言，並包含不同難度等級；每項任務都要附帶一組功能與品質的驗收標準，而且必須對 AI 隱藏，同時能夠記錄每次評測的 token 成本。有了這個基礎就能進行實證測試。例如想驗證良好的單元測試覆蓋是否真的有益，可以讓一個被指示遵循所有單元測試規範的代理，與一個刻意不寫單元測試的對照代理，跑同一套評測並重複多次，然後比較 token 消耗。重要的實務規範往往會全面降低 token 成本，而較為專業的規範可能只在評測空間的某些區域生效。工具也可以用同樣方式驗證：例如語意索引（semantic index，把程式碼語意組織成可查詢結構，協助開發者在大型程式碼庫中導航）到底有多大幫助，可以讓實驗代理使用良好的索引器、對照代理維持出廠預設做法；即便多花一些 token 說明工具用法，只要整體 token 成本淨下降，就值得投資這項工具。
影響與限制
Winters 也承認困難所在：追蹤工程時間的去向，遠比追蹤 token 費用或雲端帳單困難；即使公司有在追蹤，也需要對工程流程有足夠理解，才能判斷某項任務是否屬於浪費，這需要細膩的判斷。他認為 AI 並沒有改變開發者體驗與生產力這類議題原本所需的投資，只是把討論的聲量吸走了，而 AI 時代之後依然成立的教訓其實只是被加速：清楚的流程、乾淨的程式碼、好的工具、快速的回饋訊號與良好的測試。整場演講與訪談呈現的共同判斷是，成本歸因的重心正在從容易計價的資源，轉向難以計價的人的判斷力，而評測集與量化指標是目前務實的起點，但它們仍只能間接逼近人真正的產出。
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