AI无相神功 #25 变更控制是一门技术（下）

看了上面的，有人可能进一步以为，变更控制成本这么高，这种技术也只有大厂用得起。
那是因为规模化本身就是一门技术。你的业务如果更小，你就用更小的变更控制技术。
点点点，测试验收是变更控制；代码单测是变更控制；流量回放是变更控制；大规模数据回跑也是变更控制。
变更控制根本不是为了提升你的成本，而是为了更加快速，更加放心的变更。这是用来降低成本的。
没有变更控制，你不得花费更多时间，用在代码反复CR，线上问题定位上。
代码的变更本来就是分类别的，有性能优化的，这一类不应该改变任何代码逻辑；有新增业务类的，这类灰度开量，可以极大降低风险；有原本业务新增能力的，这类回跑必须Diff符合你的预期。
为什么敢用AI写代码，敢用AI写核心逻辑？为什么发布能做到很快？恰恰是因为有一套在别人看起来成本很高的变更控制技术。
一切代码优化&性能优化，都可以先在基线代码上跑一遍，然后在新的代码上跑一遍。你只是代码优化，就不应该改变结果。两者结果应该一样。如此，才敢一天发布好几个变更，好几个优化。因为每一个优化都和前一个优化一样，不会产生任何的不同。
在你自己的业务中，不论是你做网页，还是做工具，你都可以构建一个极简版的对比流程。和基线对比。
量化系统中，和基线对比结果应该一致；业务系统中，和基线对比用户最后金额应该一致；大模型中，和基线对比，大模型解答的问题比之前的更多，更好。
时至今日，高并发不再是一个秘而不宣的魔戒，逐渐已经渗透进入无数公司的血液。
但是，变更控制这门技术还没有，变更控制技术是二十一世纪的技术。

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