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构建软件的入门门槛已坍塌，但要构建“有意义的东西”的门槛一寸未移。

Claude Code 和 Claude Opus 4.5 把油直接泼进了火里。LLM 工具以前就有，但现在比以往任何时候都更好，所以更多人开始关注。不过我们并没有进入 SaaS 的黄金时代。我们正进入一个“个人、一次性软件”的时代——工程从“写代码”转向“塑造系统”，也正因如此，工程师仍然不可或缺。

现代开发的转向
Claude Code 最近铺满了我的信息流，而且理由充分。有趣的不只是开发者都在用它——而是此前依赖 Lovable 或 Replit 这类平台的“构建者”和 maker 们，正在迁移到它上面。

别误会，那些工具仍然非常适合快速交付。但我们正在见证一个清晰的转变：人们重新发现了以 CLI 为先的工作流本身的优雅。一旦把交互移到终端里，抽象层就被压薄了。你不再只是沿着托管式 UI 的“幸福路径”往前走；你在亲手掌舵。

入门门槛的崩塌
人们实际上在用这些工具做什么？环顾四周，答案是：几乎什么都做。事实上，我们已经来到饱和点。一方面，我们真切地见证了软件创造的民主化。入门门槛几乎消失。史上第一次，非开发者不只是软件的消费者——他们是自己工具的建筑师。

过去，如果你有一个特定问题，你会花好几个小时去找一款能解决 80% 需求的 SaaS。今天，工作流变了。人们打开一个 CLI 或语音界面，直接描述自己需要什么。我们正在看到“个人软件”的激增：

一款按特定预算方式量身定制的订阅跟踪器
一个只解决某个极其小众数据录入问题的 Chrome 扩展
一个界面完全按照用户心意设计的健身应用
这是一场巨变。软件正从“你购买的商品”，变成“你生成的个人效用”。

从 SaaS 到“草稿本”
我们正进入一个新的软件开发时代，其目标并不总是“长寿”。多年来，行业痴迷于构建“平台”和“生态”，但潮水正在转向更为短暂的东西。我们正从 SaaS 转向“草稿本”（scratchpads）。

许多新软件就不是为了永远存在。事实上，恰恰相反。人们越来越多地构建只为一次性解决单一、具体问题的工具——然后把它丢弃。这是一次性效用型的软件，为“当下”而设计，而非遥远的“以后”。

让这一切今天变得可行的是一种具体的技术哲学：CLI 优先、数据本地、零上手成本。当你移除注册、配置数据库、或穿行复杂 UI 的摩擦，构建一个工具的成本就低到“临时性”反而成了特性，而不是缺陷。如果花五分钟就能为一次性任务做出一个定制方案，你就不需要它长久存在。

这与传统 SaaS 模式形成了鲜明对比。SaaS 天生就是为留存、锁定与扩张而优化的。它的商业模式是把你留在生态里并扩大你的足迹。反之，定制化的小工具追求的是即时性和掌控。它们不关心你作为客户的生命周期价值；它们只关心把眼前的任务办成。

在很多方面，这也是对电子表格最初用法的回归。你不会打开表格去构建一个永久、跨多年的数据库；你把它当草稿本，用来推理问题、算出结果，然后继续前行。

在这个新格局里，Claude Code 对开发者而言就像 Excel——一件强大而灵活的即刻解决问题的工具——而不是对创业者而言的 Shopify，那是为了成为业务的长期地基。它关乎把事情做成，然后让工具退场。

这也解释了为什么下一部分很重要：快速生成软件是一回事，让它在现实世界的接触中存活下来又是另一回事。

代码便宜。软件仍昂贵。
在当下这个“AI 原生”时代的现实是：生成代码已经变得廉价，但软件依旧昂贵无比。

LLM 实质上杀死了“生成代码行数”的成本，但它们没有触及“真正理解问题”的成本。我们看到一波“周末就造出的应用”，但其中大多数不过是把基础 CRUD 操作和第三方 API 包了一层薄薄的壳。在 Twitter 的演示里看起来很能打，但一碰到现实世界的摩擦就碎掉。

软件的真正成本并不在最初的编写；而在维护、在各种边界情形、在不断堆积的 UX 负债、以及数据所有权的复杂性。这些“快”方案是脆的。

银行一改 CSV 导出格式，订阅跟踪器立刻崩溃。目标网站 DOM 一改，Chrome 扩展随即阵亡。用户一需要稳定的离线支持或可靠的数据同步，健身应用就变得不可用。

最近我在 Hacker News、Reddit 和 Twitter 上看到不少“软件工程的末日论”。这完全抓错了重点。我们不是在见证这个职业的终结；我们是在进入它的一个新纪元。

工程师的价值正在从语法层面的“如何做”，转向系统层面的“做什么、为何做”。真正的工程体现在抽象与架构上。它在于知道如何构建一个能经久运转的系统，理解为什么需要某种限流策略，知道如何管理分布式缓存，准确知道哪些地方绝不能存放环境变量。

AI 之所以常令人感觉强大，是因为它把复杂性藏了起来。但作为工程师，你的工作是管理复杂性，而不是忽视它。工具变了，但对工程严谨性的根本需求从未如此之高。

“分发”的幻觉
但另一面是：随着入门门槛消失，噪声水平创下新高。我的信息流里充斥着“AI 创业者”，声称他们用一个下午做的应用就有五位数的 MRR（月经常性收入）。

很多情况下，这些说法非常可疑。当你看到某位创作者既没有现成的分发渠道、也没有清晰的“护城河”，却宣称一个周末项目就做到了 1 万美元 MRR，这通常是为博取互动而投的稿，而非商业现实的写照。

这些故事里，肯定有一些是真的，但在大多数案例里，这并不是技术创新的蓝图，而是营销案例研究。这些人之所以成功，是因为他们掌握了在拥挤环境中捕获注意力的艺术，而不只是因为他们有一个 AI 副驾。

我们已经进入一个“生成代码的能力不再是瓶颈”的时代。真正的挑战转移到了“分发”，更重要的是，分辨真正的实用价值与产业里已然泛滥的“快速致富”姿态。

这些人并没有发现什么秘密捷径；他们只是找到了更快执行原本优势的方法（如果学编程本来就不值得为一个副项目投入的巨大精力，那么他们也可能因此首次解锁了这种执行力）。

对此，有一个有用的框架：AI 实际上已经把“工程杠杆”从主要差异化因素里移走了。当任何开发者都能用 LLM 在原来时间的一小部分里构建并部署复杂功能时，“会写代码”的能力不再像从前那样构成竞争优势。仅仅当一个“构建者”已不再足够。

相反，成功现在取决于更难以自动化的因素。审美、时机，以及对受众的深度直觉理解，比以往任何时候都更重要。你可以一个周末做出一个产品，但如果你做错了东西，或者把它发布在一个根本没人听你说话的房间里，那就一文不值。

在这个新环境中，代码已经成了最容易的部分。最难的部分，仍旧是一直以来的那件事：找到让人们在乎的路径。

谁会胜出
首先，是那些被无聊、重复问题困住的领域专家。接着，是内部团队在构建一次性工具——那种需要“立刻能用”而不是“看起来完美”的脚本和内部应用。还有一类是“能量用户”，当他们想把脆弱的手工流程替换为更稳健的方案时，会看到巨大的收益。最后，这对那些优先考虑对解决方案“拥有感”、而非高光泽外表的工程师来说，也是一次胜利。

是的——像 Claude Opus 4.5、Claude Code、Cursor 这样的工具对工程师的确很有用。它们在去样板化、实现功能、编写单元测试方面非常出色。我最近最喜欢的一个用法，尤其是刚开始一份新工作时，就是生成个性化的文档与功能讲解，以便快速熟悉产品代码库及其中的各种细微之处——这对我“跟上节奏”极其有帮助。

但事实是：LLM 在写代码上并不完美——哪怕它一次就能编译通过。即便提示词质量很高、规则很清晰，这些模型仍会犯错。以一个每天都在使用这些工具的人的口吻来说，你不能无条件信任它的输出。你仍然必须把它当作队友的 PR 来审查。你要读逻辑、核查假设，并且往往需要手工修改才能把事情做对。

毕竟，你很可能会把这些东西发给队友做评审（也许还会发给 Code Rabbit 之类的工具）。如果那段代码既不是你写的，你也没认真检查过，让他们来审阅，这公平吗？

这些工具能让你走得更快，但它们并不能替代你的批判性视角或多年经验，也不会比你更理解整个问题空间。

表面上的热潮让它看起来像我们正进入一个 SaaS 的黄金时代。事实并非如此。我们正在进入“个人软件”的时代：你为解决一个问题而生成的工具，然后继续前行。

只要二十美元、几小时空闲时间、再加一点耐心，几乎任何人都能交付一个可运行的应用。我们正进入“个人软件”的时代，在这个时代，初始想法与工作产品之间的缝隙前所未有地狭窄。

在这套新现实中，工程专业能力仍然极其宝贵，但角色的性质在转变。相关性没有消退。相反，它在于利用这些工具，去构建此前难以企及的更高层次。如今真正的专业能力，是要去驾驭这些系统，并为 LLM 目前缺乏的技术把关能力“补位”。

不可否认，AI 很擅长写代码，但它仍不擅长架构可维护、可分发、可扩展的系统。那些以为自己可以因此解雇开发团队的非技术领导者，正在犯一个重大的错误。除非有一种足以让这场讨论彻底失效的“通用智能”出现，否则以为一个提示词就能取代技术专长，是战略性误判。构建健壮的软件，依然需要懂得这门手艺底层原理的人类。

归根到底，尽管工具已经改变，优秀工程的基本面并未改变。

入门门槛也许不见了——但判断力、品味与责任感，仍是这份工作的核心。