主要观点：企业软件虽差，但学术软件通常更糟，作者在工业和学术领域都有经历，深知学术软件质量标准低，且不止他一人注意到这一现象；buggy 代码即有偏差的代码，导致软件给出意外结果的 bug 更易被发现和修复，而产生预期结果的 bug 更易留存；模拟复杂现象的软件需仔细测试，需测试特殊情况和单个组件以对最终输出有信心，不能只看结果；相关帖子涉及热门研究领域产生更多假结果、数学论文中的错误不是大问题、写出大型正确程序等。
关键信息：作者在不同领域的经历对比、bug 与代码偏差的关系、不同类型软件测试的重要性及相关帖子内容。
重要细节：提到 Nature 新闻的相关内容、气候模型与文字处理器质量保证的差异、基因组分析可能存在的严重错误及 MP3 播放器的 bug 等。