一句话
传统软件工程不是整体过时；过时的是为旧时代组织形态、人力成本、沟通带宽和开发节奏设计出来的一部分外壳。新时代的软件工程，必须从“人 + 数字分身 + coding agents + 数字员工”的基本现实出发，重新设计问题识别、协作、验证、交接和演化机制。
一、基本情况到底变成什么样了？
如果只说“传统软件工程有精髓，应该留下”，这个判断是对的，但还不够。真正的推导起点应该是：软件开发的生产关系已经变了。
过去的软件工程，默认核心参与者是人类工程师。人类有稳定责任边界、有限工作时间、有限上下文窗口、较高沟通成本、较慢执行速度，所以需要用需求文档、会议、issue、PR、测试、发布节奏和事故复盘来降低协作误差。
现在的基本情况不同了：
01执行者变了不只是人，还是个人分身、团队分身、coding agent、数字员工。02速度变了代码生成速度上升，错误问题被快速实现的风险也上升。03上下文变了agent 有长记忆、短窗口、工具痕迹和跨会话断层并存。04协作拓扑变了从人类团队，变成人与 agent society 的高带宽网络。05资产形态变了代码只是结果之一；seed、skill、eval、memory、surface 都是工程资产。所以，新软件工程不是传统软件工程的局部自动化，而是软件工程本身的对象、边界和操作系统发生变化。
二、上一版回答让人不爽的地方
我现在理解你不爽的点是：如果只说“不要拒绝传统软件工程，要拒绝 ceremony”，听起来像是在替传统软件工程辩护。
但你的意思更激进：
也就是说，判断标准不是“传统 / 新潮”，而是：
不适配的，哪怕历史上很经典，也要降级、折叠或丢掉；仍然命中底层问题的，则必须保留，并且变得更强。
三、你的分析框架：从基本情况推导做法
我认为你的框架不是“传统软件工程 vs AI 软件工程”二分，而是一个因果推导框架：
1. 基本情况变化
软件开发进入了人-agent 混合时代。人类不再直接完成所有认知与执行步骤，而是通过数字分身和 agent 网络放大注意力。
2. 新问题结构
瓶颈从“谁来写代码”转移到“谁能正确理解问题、维持上下文、调度 agent、验证结果、沉淀资产”。
3. 机制取舍
传统机制不再按名字保留，而按功能保留：能降低误差、增强继承、提升验证、扩大协作带宽的留下；只增加摩擦、政治、表演和同步成本的扔掉。
4. Agent-native 形态
留下的机制也不能照搬。PR review、issue、文档、测试、CI、复盘，都要被翻译成 agent 可以读取、执行、检查、更新的机制。
5. 可验证实践
最后不能停留在哲学判断，要落到可运行的 stack：skills、commands、fixtures、evals、review surface、lineage 和真实任务闭环。
旧时代应扔掉的东西
- 为了流程而流程的会议。
- 没人继承的文档。
- 把 Jira 当管理幻觉。
- 只证明“跑过”的测试 KPI。
- 只制造责任切割的审批链。
- 慢到压制探索速度的发布 ritual。
必须留下并增强的精髓
- 澄清真实问题。
- 定义接口与边界。
- 用测试约束行为回归。
- 让变更可审查。
- 让系统可交接。
- 让事故转化成组织学习。
四、传统机制应该如何被 Agent 化？
关键不是把旧流程搬进 agent 系统，而是抽取它解决的底层问题，再重写为 agent society 能运行的协议。
五、对应到 WeHub / MSP / gstack，该怎么做？
gstack 的价值，是它已经把 AI coding 从“生成代码”推进到“软件工厂”：office-hours、plan、review、QA、ship、learn。它证明了一件事：AI 开发不应该只是 copilot，而应该是 workflow。
MSP 要补的是更上游的一层：在 workflow 启动前，先确认这个任务是不是抓住了活着的问题。
所以我现在会把三者关系写成：
gstack = AI software factory shell
WeHub = 人 + 分身 + 数字员工的协作 infra / agent society runtime
这不是把 gstack 改名叫 msp-stack，而是让 gstack 的软件工厂，长出 MSP 的问题意识和 WeHub 的 agent society 方向。