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。」

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。