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瓦恁
3k关注100k被关注733夸夸
宁波人
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瓦恁
6月前
在一个播客最后一分钟,tobi说,要记住你现在拥有的一些东西可能都是你童年梦寐以求的
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瓦恁
2天前
相信昨晚是中国人睡眠质量爆棚的一晚
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瓦恁
3天前
像是很久以前的事情了
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瓦恁
4天前
Demis Hassabis, Dario, Sam Altman和他的朋友们

《农庄馆客人》很棒,推荐看
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瓦恁
4天前
这届世界杯只有三支球队目前不败,西班牙、阿根廷和伊朗
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瓦恁
4天前
这期太专业了,沁人心脾

「世界杯特别节目 05」和哔聊战术室的决赛展望

两线之间 BTWN the Lines

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瓦恁
5天前

Yachen: 开发者已经不酷了 (Blog 版本:https://yachen.com/2026/07/18/135/) 6 年前,我曾发了一条推吐槽不喜欢「程序员」这个称呼,因为「员」结尾的职业,多为重复性工作,不具备创造性,这个标准对于代码工作者来说太低了。结果意外引起了不小的讨论,一方面是关于「不想当将军的士兵不是好士兵」的讨论,另一方面,则是关于代码工作者的工作内容划分的讨论。 撇去那些争议,结合现在语境下的主流认知,我把代码工作者的称谓做了一些区分: 1. 程序员: 单纯的从事编码工作,最基础的,是把已经确定好的逻辑翻译成代码;更进一步,是给定输入和输出,实现中间的黑盒逻辑;再高级一点,则是在既定的软件架构下完成具体实现。无论能力高低,工作的核心都是编码。 2. 软件工程师 软件工程师核心面对的不再是代码,而是需求,重点是解决需求的能力。软件工程师需要使用各种工具和方法论来达到目的,代码编写只是其中一项工作。 软件工程师的需求也不一定完全来自于外部,软件本身的可维护性、鲁棒性等内在需求,也属于软件工程师自身的工作范畴。 3. 开发者 我认为开发者这一称谓的核心区别在于,开发者不仅负责解决需求,还负责提出需求。需求可以来自自己,也可以来自对用户的观察;可以是一个产品,也可以是一个 framework;技术只是实现这些需求的一种手段,而不是目的。 ### 去年 2025 年,我写过一篇《AI 协助编程观察》,实际上当时 AI 已经基本具备取代「程序员」这一称谓所代表的工作能力,只要能给出明确的代码要求,AI 就能又快又好地完成。 但是当时,AI 的编码能力在软件工程师这一层上还严重不足,让没有开发经验的人使用 AI 进行 vibe coding,产出的结果其实非常有限,稍微复杂的迭代,项目就会变成屎山代码无法维护,所以当时 AI 最好的使用方式是用来将软件工程师从编码工作中解放。 ### 现在 仅仅一年时间,以 Fable 5 和 GPT 5.6 Sol 为代表,AI 在软件研发领域实现了巨大的跃进,简单来说,现在 AI 的能力已经基本覆盖了软件工程师的职责,用户只需要提出自己的需求,AI 就能将其实现,有一种言出法随的感觉。 而且得益于 agent 工具链的优化和模型本身能力的提升,对大型项目的操作能力也得到了大幅提升,纯靠 vibe coding 生成的项目的可维护性问题也已经基本解决。 我最近用 AI 纯 vibe coding 了两个大型系统,没有看过一行代码,持续不断的迭代新功能,几乎没有遇到任何障碍。 不仅是我自己,我身边的朋友们,包括投资人、HR、教师、公务员等等。都开始拥抱 vibe coding,把自己生活或者是工作上的需求,通过开发一个系统或者 app 解决掉。 比如,一个朋友开发了一套极为复杂的工作流处理后台,能实现自动处理全单位电话来电,分析录音进行转录,提取声纹进行匹配,然后自动化创建工单进行跟踪。同时自动记录所有人员的回复口径与规范的冲突,用于后续工作反馈。 放到一年前,这至少是一个六位数、半年以上的外包项目。 另一个朋友,由于对他的潜水表 app 不满意,直接让 AI 逆向了蓝牙通讯协议,完全根据自己的需求重做了一个配套 app 记录潜水数据。 类似的案例在互联网上已经数不胜数。 ### 开发者已经不酷了 回到标题,为什么我说「开发者已经不酷了」,虽然「酷」是一件非常主观的事情,但是稀缺性应该是酷的一个必要非充分条件。 在原来,开发者这一身份,被代码工作给强绑定,因为代码是实现开发者工作目标的一个必经之路。(确实存在着少数完全依赖其他人进行代码工作,自己只负责需求的案例,但一般这种情况被称为产品经理或者老板) 而现在由于 AI 能力终于跨过了一个关键门槛,开发者这一身份已无需和代码能力所绑定。现在任何人都可以是开发者了。开发者正在从一种职业,变成一种能力。 而且,开发能力很快将变成一项工作的必备能力,拥有开发能力的员工,一个人就能顶一个团队的价值(x10 打工人)。也许在未来,开发能力将被直接细化为一个学科,融入基础教育。 ### 独立开发者 作为一个独立开发者,我多少还是有一点失落。毕竟原来开发是属于少数人的稀有能力,只有少数人可以把需求变成现实。但是这就是时代的进步,除了拥抱别无他法。 但这并不意味着,原本的开发者会因为 AI 能力被抹平所有优势,虽然 AI 几乎抹平了编码能力的差距,但是也能够彻底解放开发者的产品能力。 比如,原本在考虑某些产品需求时,我肯定会同时评估技术实现的难度和复杂性,很可能因为实现过于麻烦,在产品设计阶段就将某些功能予以否决或延期。现在由于研发不再是负担,我可以专注于产品的角度去规划研发。 另外,本身作为经验丰富的研发工程师,我在提出一个需求的时候,已经考虑了一圈实现方式和实现难度,大概知道复杂度的边界在哪里。所以可以更准确的给出AI需求。如果没有这方面经验,只单纯向 AI 提需求,由于 AI 一般不会拒绝,很可能出现为了一个可有可无的小需求,把整个项目给重构一遍的情况。 还有一点,我认为短时间内也不会改变。给自己开发,和给成千上万用户开发,是两件完全不同的事情。自己的话需求怎么样都行。而作为一个产品进行发布的话,一定是要对用户群体的需求进行高度有效的抽象的,这个是目前AI很难做到的事情,特别是做减法。 ### 商业影响 虽然目前 AI 泡沫依然庞大,但是围绕着 AI 的真实商业逻辑,核心叙事几乎只有一个:用 AI 代替真人去省钱。 然而现在的 AI 开发能力发展,揭露了一条不太一样的路径:由于研发的成本被 AI 拉到如此低廉,许多原本成本上不可行的商业模式开始变得可行。 比方说这个老掉牙的段子:「我准备招一个刚毕业的大学生,给他两万块,让他把淘宝做出来。」,现在已经不是段子了。只谈电商老板的业务需求,不考虑淘宝的用户规模和复杂需求,只需 $100 的 codex/claude 订阅,一天时间,就能做出一套足以支撑中小商家运营的商城系统。 在这之前,不依赖有赞、Shopify 这些现成服务,至少需要雇两到三名研发、产品和设计人员,折腾几个月,才能有一个雏形。对于小型的商户来说,这个成本并不划算,所以只有少数大型品牌,才会有自己的电商系统。 而现在,多小的生意都可以自己搭建一套完全服务于自己的电商系统,比如我很喜欢的 xikii 厂长的 DIY 机箱,就在几个月前上线了这样一个网站:https://m.xikii.com/ ,不仅涵盖了完整的电商业务,还包含会员体系、售后、收藏、在线群聊等等复杂模块。 我已经看到不止一例因为研发成本大幅降低而逃离平台的例子,我认为,这是一条新的商业路径,也正是今年二月 SaaS 板块暴跌(SaaSpocalypse)背后的逻辑。 ### AI 目前的局限 目前 AI 的局限性,几乎完全来源于 AI 信息的不完整: 1. 还没有被充分数字化的内容,这极大地依赖开发者将本身的经验和非公开的知识告知给 AI。 2. 上文提到的需求归纳和抽象,这是通过观察用户行为和思考加工而得到的总结,这种观察是非常复杂的,并非结构化统计和调查问卷就可以解决。 3. 针对 UI/UX 的调优,人眼可以以超过每秒 25 帧的频率观察所有 UI 细节和变化,而目前的模型只能以完整图片的形式输入。即 AI 对 UI 的理解仍然是离散的,而人眼看到的是连续变化。这使得 AI 在调试 UI/UX,特别是动效时,效率非常的低下,只能靠截图分析。这个问题只有靠模型本身的提升才能解决,需要等编程模型拥有视频生成模型那种连续的视觉的处理能力。(这也是为什么现在模型写前端最厉害,因为前端可以脱离纯视觉以 DOM 树去理解结果,这对于文本模型来说非常友好。) ### 总结 六年前,我不喜欢别人叫我程序员。因为我觉得,真正重要的从来不是写代码,而是创造。到了今天,是叫程序员,还是工程师、开发者,都已经不再重要了,软件创造正在从一种职业能力,变成一种人人都可以掌握的基础技能。

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瓦恁
6天前
下一届欧洲杯和世界杯,我将支持铁憨憨球队,英格兰

体育委员:

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瓦恁
6天前
这个有点太合时宜 @林航
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瓦恁
8天前
duolingo面试高管有一面是司机面。duolingo上市前急需一个CFO,急到火烧眉毛了,但是因为接送机在匹兹堡机场对司机态度很恶劣,被否决了
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