2026 年 2 月 8 日，一个普通的周六晚上，Hacker News 上出现了一则名为「Ask HN: What are you working on?」的帖子。回复区里，Claude Code、Opus 4.6、AI Agent、vibe coding这些词出现的频率高得异常——人们不再只是展示项目，而是在展示 AI 如何替他们写项目，以及他们如何与 AI 的产出搏斗。

当程序员让 AI 替自己写代码，然后吐槽 AI 写得烂

一位开发者花了 65 美元让 Opus 4.6 帮他写了个 Bambu 3D 打印机的替代客户端，因为官方软件「又蠢又封闭」。他承认代码被完全重构了两次，但最后能得到一个「零云端、纯离线、跨 VLAN 可用」的个性化工具，他觉得值。评论区里，有人立刻警告：Bambu 可能会发函下架你的代码。这种担忧很真实——大公司先让你用 AI 低成本解决痛点，再用法务让你痛回来。

更典型的是nlowell的Prompter Hawk，一个给 AI 代理用的任务调度面板。他洋洋洒洒列出十几项功能：并行会话监控、成本分析、自动重试、Mermaid 架构图生成……但最诚实的部分是那句「我还没敢发 Show HN，因为落地页转化率太差」。这简直是 2026 年开发者生存现状的缩影：AI 能帮你搭出功能庞杂的系统，却教不会你怎么让人愿意点开链接。

还有人在做memelang，一种「对 LLM 友好的超省 token 查询语言」，能把自然语言转成 SQL。作者贴出了论文链接、GitHub 仓库、Python 实现，看似很学术，但用户问得最尖锐的问题是：**你的工具能比 Cursor 的 Tab 键好用吗？**没人能答上来。工具链正在垂直化，每个人都在给 AI 做外设，但这些外设最后会不会被基础模型一个更新就吞掉，大家心里都没底。

从「量化自我」到「玩命自我」的赛博朋克

这次讨论里最出圈的，是一个生物学家决定给自己静脉注射十倍量的微塑料，然后每月捐精测序，观察表观遗传变化。他完整列出了实验设计：10 周基线采样、注射、恢复期、Nanopore 测序——样本量 N=1，但「总比没有强」。评论区从「老哥保重」到「你这样无法盲测」吵了二十多层，但没人否认一个事实：现在我们连当小白鼠都开始外包给 AI 写实验方案了。

另一位开发者给 ADHD 病友做了手环摄像头，用 CLIP 模型索引你所有物品的位置，解决「刚放下就找不着」的问题。硬件成本不到 30 美元，但隐私设计很用心：摄像头对准自己掌心，有物理遮罩，数据只在本地。这种「精准解决个人痛点」的项目，在 HN 上总能收获真诚的赞美，哪怕它永远只能服务两位数用户。

还有医生出身的开发者，给自己设计分体式人体工学键盘，准备申请 FDA 认证当医疗器械卖。他用 3D 打印做原型，用户测试效果「出人意料地好」。这种把个人健康痛点变成产品路径的故事，在技术社区里比 B2B SaaS 更能引发共鸣——可能是因为每个人都想要，但没人相信大厂肯做。

B2B SaaS 的流水线生意经

如果说个人项目是情怀，那 B2B SaaS 就是赤裸裸的生意。帖子里的模板清晰可见：

第一步：找一个老掉牙的工具。比如taskplan.run（把 Ansible 那套「编排人」的逻辑搬到任务管理）、scalebrate.com（小公司抱团买软件拿折扣）、privateequityvet.org（查宠物医院是不是被 PE 收购然后开始乱涨价）。创始人都强调：「我自己就需要这玩意儿」。

第二步：搭个落地页，开始收集 waitlist。agent-founders.com让 AI 帮你写商业计划书，然后真人投票决定哪个 AI 想法值得孵化。听起来像段子，但创始人很认真：「最终我们希望让社区成员拥有他们孵化的 AI 公司的一部分」。不过目前网站上最显眼的是「Join Waitlist」按钮——先圈人，再说事。

第三步：把 AI 当灵丹妙药写进描述。brynet的「giving me pizza」页面直白地写着「我会用 HTML 技能换披萨」。cliwatch.com专查你的 CLI 工具对 AI 友不友好。paddock.ai给会计文档做 RAG extraction，定价页上写着「用 AI 降低 OCR 成本」。hypekrew.com更直接：帮 YouTuber 用 AI 预测粉丝何时有空看推送通知。这些工具的核心价值往往不是 AI，但不说 AI 就拿不到融资。

特别典型的是datagrok.ai，创始人说「已经搞了很多年」，就是做浏览器里的数据分析平台。当记者问「这和 Metabase/Tableau 有什么区别」，他答：「我们能把几百万行数据做到交互式可视化」。技术很硬，但商业模式很悬——大厂都在卷，小团队靠什么活？答案还是那句：「我们专注科学领域，有化学插件可以渲染分子结构」。细分再细分，直到市场小到没人来抢。

那些「注定没人用」的浪漫

最打动人的，往往是明知没市场还要做的项目。

一位开发者用 Haskell 写 PDF 压缩工具dietpdf-haskell，目标是让 PDF 文件「像节食一样瘦下来」。没人用 Haskell 写这种工具，也没人关心 PDF 里多余的空格和重复操作，但他就是要把 ISO 32000 规范啃下来，实现 CCITT Fax 编码压缩。评论区除了一句「Cool!」，再无下文。这种沉默的鼓励，是 HN 对纯粹极客主义最后的温柔。

还有个团队在做 OCPP（电动汽车充电协议）的软件，evchighlight.com（我没找到链接，但评论区提到了），以及vibebin——用 LXC 容器给每个 AI 代理配独立沙箱，防止它们互相偷数据。技术细节写得极详尽，indigodaddy甚至贴出了 SSH Piper、Caddy 反向代理的配置逻辑。但等我问「有人用吗」，回复是「我自己用，估计一堆 bug」。

最孤独的浪漫来自t_null，他在写 EXI（Efficient XML Interchange）编码器的 Rust 实现，目标是「spec-conformant」。XML 都快成时代眼泪了，还有人啃这个？他说：「因为没人搞，所以我得搞。」配图是一张 WASM 在浏览器里实时解码 XML 的架构图。这种「没人需要但我要做对」的执念，在技术社区里像珍稀动物，每次出现都会被温柔的火焰图标包围。

评论区的真正价值

这个帖子最精彩的部分，从来不是项目本身，而是评论区的即时反馈。有人说要做「兽医 PE 数据库」，立刻有人提醒：「英国也适用吗？我家宠物医院被收购后天天发垃圾广告。」开发者秒回：「我刚加了英国数据，2000 多家诊所，在地图页可以切换。」这种「发帖-反馈-迭代」的闭环，在 24 小时内完成，比任何敏捷开发都高效。

另一个典型是radius89的 Meetup 替代方案radius.to。用户吐槽注册 500 错误，他秒回「周末升级 Rails 8.1 把 Redis 搞崩了，已修复」。另一个用户问：「能不能加个 ical 导出？」他答：「已经在 TODO 里了，活动 Pub 也考虑。」对话简短，但你能看到真实的开发节奏——不是路线图 PPT，而是「用户骂一句，我修一点」。

还有paragora的「Open Graph 图片生成服务」og.plus，技术细节很扎实：不同社交平台返回不同尺寸图片，用 CSS 定制。评论区立刻有人问：「那你怎么处理 Tailwind 类名？」他解释了一遍服务端渲染和缓存策略。这不是软文，是技术细节的血肉碰撞。你能在回复里看到一个人的思考过程，而不是营销话术。

技术社区的生存哲学

翻完三百多条回复，你会发现几个隐藏主题：

AI 不是替代品，是催化剂。没人说「我靠 AI 从零到一创业」，都是「我有痛点，AI 让我快十倍」。比如tatsuhirosatou用 Claude Code 做了 Windows 95 风的技术文档网站，内置 IE 能开 1998 年的网页，还有 SkiFree 彩蛋。他说「全程 vibe-coded」，但你能看出他清楚知道自己在干嘛——不是 AI 代劳，而是 AI 放大个人执行力。

「无聊」才是护城河。maxpert打磨Marmot数据库复制功能整整一年，做了 DML 代理、快照恢复、多主集群。这活儿没人愿意干，因为太枯燥。但正因为它枯燥，大公司不会专门做，小公司做不好，个人开发者能啃下来就有价值。评论区有人问「这能替代 PlanetScale 吗」，他答「不能，但适合特定场景」。诚实，反而可信。

极客精神不死，只是转移阵地。当所有人都去卷 AI SaaS 时，shevy-java还在维护 LFS 自动化脚本，heidarai在逆向任天堂 64 音频编码器，bikeshaving用 Rust 重写整个 Web 后端框架Shovel.js——「因为现有的标准太烂」。这些项目不会上 ProductHunt 首页，但它们是技术社区的基石。就像那个代母题的火箭燃料测试设备，没人关心，但他把 PCB 图和 Python 脚本都开源了。

最后，这个帖子本身是一个递归隐喻：每个人都在用 AI 加速「找问题-解决问题」的循环，但最终的评判标准还是人类社区的反馈。AI 可以帮你写代码、写文档、画架构图，但它没法替你在 HN 上攒出 300+ 条真实评论。那个价值 65 美元的 3D 打印机客户端，真正的价值不是 Opus 4.6 写了多少行 Python，而是评论区里timc3说的那句话：「Bambu 会不会来搞你？」——这是只有人类才能提出的真问题。

技术社区从来不缺工具，缺的是用工具讲出真实故事的勇气。这个周末的 Ask HN，像一面镜子，照出了 2026 年开发者最真实的样子：一边让 AI 替自己干活，一边吐槽 AI 干得不够好；一边做着最务实的 B2B 工具，一边给自己静脉注射微塑料。所有矛盾都成立，所有项目都可行，所有吐槽都有理。这里没有标准答案，只有一群不相信标准答案的人，在用代码重新发明轮子——因为 AI 告诉他们，现在发明轮子比以前快了十倍。