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當AI開始「開發」自己

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文 | 闌夕

在OpenAI創始人那篇著名的博文「溫和的奇點」里,他暢想了一個能由機器人制造更多機器人的未來,全球的生產力終將脫離人口上限,進入指數級的增長時代。

在物理層面,受制于材料、資源等因素,這種想象或許還是充滿了科幻成分,但在軟件層面,AI「復制」AI的行為,早已啟動。

就在上個月,AI編程產品TRAE,把IDE內置的SOLO模式做成了獨立的客戶端,包括桌面和網頁兩大形態。

這么做的好處顯而易見,擺脫了傳統的IDE環境之后,那些非專業用戶——產品、設計、運營、數據等從業者——都能在他們更熟悉的對話場景,「使喚」一個任勞任怨的AI工程師。

不過這也不是重點,重點在于,這個SOLO獨立端,基本上可以說是,SOLO自己開發的??


整體來看,AI始終是最核心的代碼產出者,程序員們也是全程通過SOLO模式編寫SOLO獨立端,在超過100萬行代碼的總量里,來自AI的貢獻率高達93%,「吃進去的是草,擠出來的是奶?!?/strong>

這一年來,信號已經強烈得不能再強烈了,整個軟件工業的作業范式,正在發生巨大的改變甚至動蕩,而什么值錢、什么不值錢的標準,也在被反復修訂和打臉。

是的,「你已經是一個成熟的AI了,要學會自己養家糊口了」,這早就不是一個段子了。

唯一不變的,是變化本身。

把時鐘撥回到更早一些,麥當勞的CEO克里斯·肯普欽斯基被罵慘了,這并非是因為他做了什么傷天害理的事情,只是在一次試吃新品的直播里,他對自家漢堡的品嘗過程,堪稱「災難」。

就像是在啃一節電池,他只咬下了漢堡邊緣,隨即就開始拿紙擦嘴,甚至連吞咽動作都看不到,這種假惺惺的作態,讓他頃刻間成為眾矢之的,也為競爭對手獻上了助攻,漢堡王、Wendy's的CEO紛紛出鏡表現對自家漢堡大快朵頤的畫面??


公允地說,克里斯·肯普欽斯基只不過是讓身體本能戰勝了職業精神——作為一個長期注重飲食管理的精英白男,漢堡這種加工碳水確實會讓他無法下咽,但連高管都不熱愛公司產品的違和感,自然無法讓消費者投出的信任票。

之所以想到這個事情,是因為在看到TRAE團隊對于「SOLO開發SOLO」這個選擇的解釋里,就提到了這么做的基本邏輯:

如果真的相信AI Codibg,那就不應該只把它當成銷售話術,自己有沒有投身其中并取得結果,是最有說服力的廣告。

于是就有了TRAE團隊把最重要的項目當成試驗田的最佳實踐,通過「口噴」的方式,SOLO成功復制了自己。

生物學的理論認為,復制是生命的基本能力,也是影響生命存續的關鍵特征之一,這么說可能有些形而上,但AI這幾年來——尤其是最近一年——的提速發展,是真的在一次次的推翻它只是一個「更好用的工具」的認知。

最早的時候,AI的「副駕駛」定位深入人心,以致于微軟挑中了Copilot來為旗下AI助手命名,但很快——我揣測的——微軟可能就已經在后悔了。

因為AI開始搶方向盤了??準確的說,是隨著MCP、CLI等基礎設施的完善,AI有了行動力,可以自主的去完成工作,人類反而被放在了觀測位上。

以編程為例,需要人類手動補全的情況一直在大幅下降,在TRAE的開發者社區里,有重度用戶表示,一年下來他有30萬行代碼是從TRAE里生產的,其中Tab Tab的次數,僅有12次。

換句話說,時至今日的開發者,已經不再需要親力親為的開發了,他們適應擔當的新角色,更接近于管理者,事前委派任務,事后審查成果。

而在「SOLO開發SOLO」的流程里,搶過方向盤后的AI,連該往哪里開的路線規劃,都包攬了。

團隊用「痛并快樂著」來形容面對AI編程能力迭代的心理,年初的時候,AI還只是一個給自己打下手的牛馬實習生,到了年末,它就已經在自己給自己派活兒了。

還是以SOLO自己給自己做客戶端為例,可能很多人會先入為主的認為,那93%的代碼水分很大,程序員依然需要頻繁的發起對話,來告訴AI該怎么做,而這些對話——「還是報錯」「別改命名規范」「就改這里別的地方不用動」——則不算代碼占比。

怎么說呢,一年前的開發模式,或許是這樣沒錯,但版本早就更新了??

根據我看到的,TRAE團隊分享了他們的做法,是由功能負責人和SOLO協作,并不急著開始寫代碼,而是先讓AI輸出完整的技術方案,確保執行路徑符合預期,避免后期可能出現的大規模返工情況。


事實證明,這種前置化的對齊程序,起到了「磨刀不誤砍柴功」的顯著效果,而開發者的主要工作,則投入在架構設計、復雜邏輯和琢磨創新等層面。

隨之而來的一個變化是,人類和AI之間的對話,逐漸由長時間異步任務取代了實時反饋,這說明,拿AI當錘子找釘子的范式成了過去式,把工作說清楚了,AI就自己去解決問題了,人類的干預,變成了「非必要不發起」。

Skill也是這半年來最大的工程化創造,雖然蒸餾同事的梗確實百看不厭??在讓AI盡快從實習生「轉正」這件事情上,Skill功不可沒。

經濟學里有個概念,稱作「摩擦成本」,在辦公場景里,摩擦主要體現在員工之間的想法不一致,所以公司里才有無盡的會議,沒人喜歡開會,但會就是開不完,因為只有溝通才能降低摩擦。

就像上面提到過的,AI Coding的協作趨于異步,相當于給AI開會的必要性也大大降低了,把資深工程師的經驗封裝成Skill,讓AI可讀寫、可效仿,不但提高了人機找到最優解的效率,也是在系統性的抹掉「摩擦成本」。

而企業,也樂見這種對于研發資產的可靠沉淀,都在說AI實現了「一人成軍」,最重要的當然是,它在能力上得對齊最優秀的那個人,而不是向平庸無限靠攏。

TRAE并不是第一個試圖讓AI當「造物主」的,今年年初,Claude Code的負責人鮑里斯·切尼就攤牌了,這個為Anthropic日賺斗金的產品,有90%的代碼都是它自己寫出來的。

作為資深程序員的鮑里斯·切尼說,在他的職業生涯里,從未像今天一樣充滿樂趣,臟活累活都可以甩手交給AI去干,自己只需要把時間投入在最值得創造的地方:

「我們也許在親歷一個時代的結束,工程師(Engineer)的崗位要消失了,取而代之的將會是構建者(Builder)。」


不過在「SOLO開發SOLO」的實操里,來自TRAE團隊的復盤相對更為現實一些,認為當下還是處在量變積累階段,尚未突破質變,個人的速度是提升了,但組織的速度很難同比提升。

這倒是符合行業里的流行論調,個體適應AI如同小船調頭,可以靈活自由,但組織融合AI就像巨輪轉向,會有很長的滯后性。

但在整體方向和終極目標上,全球頂尖的科技公司大概是沒有分歧的,就像黃仁勛說用AI的人會淘汰掉不會用AI的人,換成公司這種組織也是一樣,越早進入AI Native維度的公司,越快享受新的世界。

再舉個例子,我們都知道,中國安卓市場的碎片化極其嚴重,要讓App適配不同的共同市場和移動設備,需要消耗大量的開發資源,包括至今仍有批評聲瞄準那些不上鴻蒙的App,認為這是在輕慢國產系統,這種人力緊缺造成的厚此薄彼,沒有開發者會主動為之。

而「SOLO開發SOLO」這個例子就提供了一種曾經遙不可及的可能性,讓AI去開發各個分支版本的App,適配、上架、維護都能高度托管,開發者只需要負擔少量人力,管理整個過程不出錯即可。

這就是生產力的革命。

據說Meta內部搞了一個游戲化的排行榜,給全公司8萬多名員工的Token消耗量排座次,從青銅到鉆石的段位一應俱全,CTO公開表示公司報銷Token的預算不設上限,意思是讓員工應用盡用。

盡管這個事兒因為畫面過于抽象而引起了不少嘲諷,但本質上,鼓勵AI編程和水電一樣滲透到軟件工程的毛細血管里,乃至倒逼企業生產體系的再造,是沒毛病的。

代碼自由的未來,是產品自由,產品自由的未來,是創造自由,工業時代已經帶來了物質的盈余,AI時代即將帶來智能的盈余。

那么什么是稀缺的呢?終究還是那個拍板決定「就這么干」的人,是知道在哪里「畫一條線」的人。


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