当AI开始「开发」自己

文 ｜ 阑夕

在OpenAI创始人那篇著名的博文「温和的奇点」里，他畅想了一个能由机器人制造更多机器人的未来，全球的生产力终将脱离人口上限，进入指数级的增长时代。

在物理层面，受制于材料、资源等因素，这种想象或许还是充满了科幻成分，但在软件层面，AI「复制」AI的行为，早已启动。

就在上个月，AI编程产品TRAE，把IDE内置的SOLO模式做成了独立的客户端，包括桌面和网页两大形态。

这么做的好处显而易见，摆脱了传统的IDE环境之后，那些非专业用户——产品、设计、运营、数据等从业者——都能在他们更熟悉的对话场景，「使唤」一个任劳任怨的AI工程师。

不过这也不是重点，重点在于，这个SOLO独立端，基本上可以说是，SOLO自己开发的⋯⋯

整体来看，AI始终是最核心的代码产出者，程序员们也是全程通过SOLO模式编写SOLO独立端，在超过100万行代码的总量里，来自AI的贡献率高达93%，「吃进去的是草，挤出来的是奶。」

这一年来，信号已经强烈得不能再强烈了，整个软件工业的作业范式，正在发生巨大的改变甚至动荡，而什么值钱、什么不值钱的标准，也在被反复修订和打脸。

是的，「你已经是一个成熟的AI了，要学会自己养家糊口了」，这早就不是一个段子了。

唯一不变的，是变化本身。

把时钟拨回到更早一些，麦当劳的CEO克里斯·肯普钦斯基被骂惨了，这并非是因为他做了什么伤天害理的事情，只是在一次试吃新品的直播里，他对自家汉堡的品尝过程，堪称「灾难」。

就像是在啃一节电池，他只咬下了汉堡边缘，随即就开始拿纸擦嘴，甚至连吞咽动作都看不到，这种假惺惺的作态，让他顷刻间成为众矢之的，也为竞争对手献上了助攻，汉堡王、Wendy's的CEO纷纷出镜表现对自家汉堡大快朵颐的画面⋯⋯

公允地说，克里斯·肯普钦斯基只不过是让身体本能战胜了职业精神——作为一个长期注重饮食管理的精英白男，汉堡这种加工碳水确实会让他无法下咽，但连高管都不热爱公司产品的违和感，自然无法让消费者投出的信任票。

之所以想到这个事情，是因为在看到TRAE团队对于「SOLO开发SOLO」这个选择的解释里，就提到了这么做的基本逻辑：

如果真的相信AI Codibg，那就不应该只把它当成销售话术，自己有没有投身其中并取得结果，是最有说服力的广告。

于是就有了TRAE团队把最重要的项目当成试验田的最佳实践，通过「口喷」的方式，SOLO成功复制了自己。

生物学的理论认为，复制是生命的基本能力，也是影响生命存续的关键特征之一，这么说可能有些形而上，但AI这几年来——尤其是最近一年——的提速发展，是真的在一次次的推翻它只是一个「更好用的工具」的认知。

最早的时候，AI的「副驾驶」定位深入人心，以致于微软挑中了Copilot来为旗下AI助手命名，但很快——我揣测的——微软可能就已经在后悔了。

因为AI开始抢方向盘了⋯⋯准确的说，是随着MCP、CLI等基础设施的完善，AI有了行动力，可以自主的去完成工作，人类反而被放在了观测位上。

以编程为例，需要人类手动补全的情况一直在大幅下降，在TRAE的开发者社区里，有重度用户表示，一年下来他有30万行代码是从TRAE里生产的，其中Tab Tab的次数，仅有12次。

换句话说，时至今日的开发者，已经不再需要亲力亲为的开发了，他们适应担当的新角色，更接近于管理者，事前委派任务，事后审查成果。

而在「SOLO开发SOLO」的流程里，抢过方向盘后的AI，连该往哪里开的路线规划，都包揽了。

团队用「痛并快乐着」来形容面对AI编程能力迭代的心理，年初的时候，AI还只是一个给自己打下手的牛马实习生，到了年末，它就已经在自己给自己派活儿了。

还是以SOLO自己给自己做客户端为例，可能很多人会先入为主的认为，那93%的代码水分很大，程序员依然需要频繁的发起对话，来告诉AI该怎么做，而这些对话——「还是报错」「别改命名规范」「就改这里别的地方不用动」——则不算代码占比。

怎么说呢，一年前的开发模式，或许是这样没错，但版本早就更新了⋯⋯

根据我看到的，TRAE团队分享了他们的做法，是由功能负责人和SOLO协作，并不急着开始写代码，而是先让AI输出完整的技术方案，确保执行路径符合预期，避免后期可能出现的大规模返工情况。

事实证明，这种前置化的对齐程序，起到了「磨刀不误砍柴功」的显著效果，而开发者的主要工作，则投入在架构设计、复杂逻辑和琢磨创新等层面。

随之而来的一个变化是，人类和AI之间的对话，逐渐由长时间异步任务取代了实时反馈，这说明，拿AI当锤子找钉子的范式成了过去式，把工作说清楚了，AI就自己去解决问题了，人类的干预，变成了「非必要不发起」。

Skill也是这半年来最大的工程化创造，虽然蒸馏同事的梗确实百看不厌⋯⋯在让AI尽快从实习生「转正」这件事情上，Skill功不可没。

经济学里有个概念，称作「摩擦成本」，在办公场景里，摩擦主要体现在员工之间的想法不一致，所以公司里才有无尽的会议，没人喜欢开会，但会就是开不完，因为只有沟通才能降低摩擦。

就像上面提到过的，AI Coding的协作趋于异步，相当于给AI开会的必要性也大大降低了，把资深工程师的经验封装成Skill，让AI可读写、可效仿，不但提高了人机找到最优解的效率，也是在系统性的抹掉「摩擦成本」。

而企业，也乐见这种对于研发资产的可靠沉淀，都在说AI实现了「一人成军」，最重要的当然是，它在能力上得对齐最优秀的那个人，而不是向平庸无限靠拢。

TRAE并不是第一个试图让AI当「造物主」的，今年年初，Claude Code的负责人鲍里斯·切尼就摊牌了，这个为Anthropic日赚斗金的产品，有90%的代码都是它自己写出来的。

作为资深程序员的鲍里斯·切尼说，在他的职业生涯里，从未像今天一样充满乐趣，脏活累活都可以甩手交给AI去干，自己只需要把时间投入在最值得创造的地方：

「我们也许在亲历一个时代的结束，工程师（Engineer）的岗位要消失了，取而代之的将会是构建者（Builder）。」

不过在「SOLO开发SOLO」的实操里，来自TRAE团队的复盘相对更为现实一些，认为当下还是处在量变积累阶段，尚未突破质变，个人的速度是提升了，但组织的速度很难同比提升。

这倒是符合行业里的流行论调，个体适应AI如同小船调头，可以灵活自由，但组织融合AI就像巨轮转向，会有很长的滞后性。

但在整体方向和终极目标上，全球顶尖的科技公司大概是没有分歧的，就像黄仁勋说用AI的人会淘汰掉不会用AI的人，换成公司这种组织也是一样，越早进入AI Native维度的公司，越快享受新的世界。

再举个例子，我们都知道，中国安卓市场的碎片化极其严重，要让App适配不同的共同市场和移动设备，需要消耗大量的开发资源，包括至今仍有批评声瞄准那些不上鸿蒙的App，认为这是在轻慢国产系统，这种人力紧缺造成的厚此薄彼，没有开发者会主动为之。

而「SOLO开发SOLO」这个例子就提供了一种曾经遥不可及的可能性，让AI去开发各个分支版本的App，适配、上架、维护都能高度托管，开发者只需要负担少量人力，管理整个过程不出错即可。

这就是生产力的革命。

据说Meta内部搞了一个游戏化的排行榜，给全公司8万多名员工的Token消耗量排座次，从青铜到钻石的段位一应俱全，CTO公开表示公司报销Token的预算不设上限，意思是让员工应用尽用。

尽管这个事儿因为画面过于抽象而引起了不少嘲讽，但本质上，鼓励AI编程和水电一样渗透到软件工程的毛细血管里，乃至倒逼企业生产体系的再造，是没毛病的。

代码自由的未来，是产品自由，产品自由的未来，是创造自由，工业时代已经带来了物质的盈余，AI时代即将带来智能的盈余。

那么什么是稀缺的呢？终究还是那个拍板决定「就这么干」的人，是知道在哪里「画一条线」的人。