编程（Programming）：
- 写代码让程序工作
- 关注当前功能
- 个人或小组规模
- 短期思维

软件工程（Software Engineering）：
- 让代码在时间中保持健康
- 关注可维护性、可扩展性
- 大规模团队协作
- 长期思维

关键区别：
"编程"关注的是"代码能运行"
"软件工程"关注的是"代码能持续运行"

软件工程的三个时间维度：

1. 短期（天/周）
   - 功能开发
   - Bug 修复
   - 代码审查

2. 中期（月/年）
   - 重构
   - 技术债务管理
   - 依赖升级

3. 长期（年/十年）
   - 架构演进
   - 技术栈迁移
   - 组织变革

关键问题：
"这个决策在6个月后还合理吗？"
"这个代码在2年后还能维护吗？"

Google 的规模：
- 数百万行代码的单体仓库
- 数万名工程师同时工作
- 数十亿用户的服务

规模带来的挑战：
1. 协调成本：如何让数千人的修改不冲突？
2. 知识传播：如何让新人快速上手？
3. 一致性：如何保持代码风格统一？
4. 依赖管理：如何安全地升级共享依赖？

规模改变了一切：
- 小团队可以口头沟通，大团队需要工具和流程
- 小项目可以手动测试，大项目需要自动化
- 小仓库可以快速重构，大仓库需要渐进式改进

可持续的软件工程：

1. 代码可持续性
   - 可读性 > 聪明
   - 简单 > 复杂
   - 明确 > 隐式

2. 流程可持续性
   - 自动化 > 手动
   - 可重复 > 一次性
   - 文档化 > 口口相传

3. 组织可持续性
   - 知识共享 > 知识垄断
   - 心理安全 > 恐惧驱动
   - 持续改进 > 一成不变

决策：是否引入一个新的框架？

短期评估（编程思维）：
✓ 框架能让当前功能开发更快
✓ 团队有人熟悉这个框架

长期评估（软件工程思维）：
? 这个框架3年后还在维护吗？
? 团队所有人都能学会吗？
? 升级框架的成本有多大？
? 如果框架被废弃，迁移成本是多少？
? 这个框架与我们的其他工具兼容吗？

结论：
不是"能不能用"，而是"用了之后10年怎么办"