代码现在便宜了，软件却没有

Claude Code 和 Claude Opus 4.5 彻底点燃了圈内的热情。
LLM 工具其实早就存在，但现在它们好用到让人上头，于是越来越多的人开始真正关注。
然而，我们并没有迎来 SaaS 的黄金时代。
我们正在进入的是个人化、一次性的软件时代——工程师的工作从“写代码”变成了“塑造系统”，而工程师依然不可或缺，正是因为这个原因。

现代开发的真正转变

最近我的信息流里全是 Claude Code，这不是没有道理。
真正有趣的不是开发者在用，而是那些以前靠 Lovable、Replit 这种平台“瞎折腾”的 Builders 和 Makers，也开始大规模转投 Claude。

别误会，那些老工具依然能快速出货。
但大家正在重新发现 CLI-first 工作流的极致美感：把交互搬进终端，抽象层瞬间变薄。你不再只是跟着别人做好的 UI 走“幸福路径”，而是真正握住了方向盘。

入门门槛的彻底崩塌

大家都在用这些工具做什么？
答案是：几乎什么都做。
我们已经进入饱和状态。一方面，这是软件创作的真正民主化——入门门槛基本归零。
非开发者第一次不再只是软件的消费者，而是自己工具的架构师。

以前，你有个具体痛点，就得花几个小时在网上找一个只能解决 80% 的 SaaS。
现在呢？打开 CLI 或者语音界面，直接把需求说出来就行。
我们正在迎来一场“个人软件”的爆发：

• 一款完全按自己记账风格定制的订阅追踪器
• 一个只解决某个极度小众数据录入问题的 Chrome 扩展
• 一款界面完全符合自己心意的健身 App

软件不再是买来的商品，而是你自己生成的一件个人工具。

从 SaaS 到 Scratchpad

我们正在进入一个新纪元：软件的目标不再一定是“长命百岁”。
过去行业疯狂追求“平台”“生态”，现在潮流反转，走向了更短暂、更轻盈的东西——从 SaaS 走向 Scratchpad（草稿本）。

很多新软件压根儿就没打算活很久。
人们造一个工具，就是为了精准解决眼前这一个问题，用完就扔。
软件变成了一次性实用工具，专为“当下”设计，而不是“以后”。

让这一切变得可行的，是这样一套技术哲学：CLI-first、本地数据、零上手成本。
把注册、配数据库、复杂 UI 这些摩擦全部干掉后，造工具的成本低到离谱，以至于“临时”反而成了优势，而不是 bug。
五分钟就能搭出一个专治一次性任务的方案，谁还管它以后用不用得上？

这和传统 SaaS 形成鲜明对比。
SaaS 天生追求留存、锁定、扩张，是为了让你永远待在它的生态里。
而定制工具只追求即时性和控制权，它不在乎你的终身价值，只在乎眼前这事儿解决没解决。

这其实很像当年大家用 Excel 的样子：你打开表格不是为了建一个用十年的企业数据库，而是拿它当草稿本，算清楚问题、得到结果，然后关掉。

在今天这个世界里，Claude Code 就是开发者的 Excel——强大、灵活、用来解决眼前问题。
而不是 Shopify 那种给创始人建永久商业地基的工具。
它的使命是：活儿干完，工具就可以功成身退。

代码廉价，软件依然昂贵

这就是当下“AI 原生”时代的真实写照：
代码已经变得极度廉价，但软件依然贵得离谱。

LLM 把生成代码的成本几乎干到零，却丝毫没有降低“真正理解问题”的成本。
我们看到一大堆“周末就能做出来的 App”，其实大多只是 CRUD + 第三方 API 的薄薄一层包装。
在 Twitter 上演示很惊艳，一碰到真实世界的摩擦就碎了一地。

软件的真正成本从来不是第一行代码，而是后续的维护、边缘案例、越积越多的 UX 债务、数据归属的复杂性……
这些“快餐方案”本质上非常脆弱。

订阅追踪器遇到银行改 CSV 格式就崩；
Chrome 扩展碰到目标网站 DOM 一变就死；
健身 App 一旦需要靠谱的离线支持或同步，就直接用不了。

最近 Hacker News、Reddit、Twitter 上有很多末日论，说“软件工程要完蛋了”。
这完全没抓住重点。
我们看到的不是职业的终结，而是一个新阶段的开始。

工程师的价值正在从“怎么写语法”转向“系统要解决什么、为什么这样设计”。
真正的工程在于抽象和架构：知道怎么搭一个能活下去的系统、知道为什么需要特定的限流策略、知道怎么管分布式缓存、知道环境变量绝对不能放哪里。

AI 看起来强大，是因为它把复杂性藏起来了。
而工程师的职责恰恰是管理这些复杂性，而不是假装它不存在。
工具变了，但对工程严谨性的要求，从来没有这么高过。

传播的幻觉

当然，还有另一面。
门槛消失后，噪音也达到了历史最高。
我刷到的全是“AI 创业者”炫耀用一下午做出来的 App 月入五位数 MRR。

很多数据都非常可疑。
一个没有任何既有流量、没有任何护城河的人，说自己周末项目月入一万刀，十有八九是在博眼球，而不是真生意。

有些确实是真的，但绝大多数都不是技术创新的范例，而是营销案例。
这些人成功，是因为他们精通在拥挤赛道里抓住注意力，而不仅仅是因为有个 AI 副驾驶。

我们已经进入一个时代：生成代码不再是瓶颈。
真正的挑战变成了传播，以及更重要的——辨别真正的实用价值和“快速致富”表演。

这些人并没有找到什么秘密捷径，他们只是把已有的优势用 AI 执行得更快了而已（甚至有些人以前连学编程的门槛都跨不过去）。

一个有用的框架是：AI 把“工程杠杆”这个核心差异化因素给抹平了。
当任何开发者都能用 LLM 在原来十分之一的时间里做出复杂功能，“会写代码”就不再是竞争优势。
光当个“Builder”已经不够了。

成功现在取决于更难被自动化的东西：品味、时机、对用户的深刻直觉。
你周末就能生成产品，但如果你造的是错误的东西，或者发给了一群根本不听的人，那也毫无价值。

在这个新环境里，代码成了最简单的那部分。
真正难的，依然是老问题：怎样让别人真正在意。

谁会赢

• 那些被重复枯燥问题困扰的领域专家
• 内部团队需要快速造一次性工具的人（要能立刻用，不用多漂亮）
• 想把脆弱手动流程替换成靠谱方案的 Power User
• 以及那些更看重“对解决方案负责”，而不是“高光抛光”的工程师

当然，Claude Opus 4.5、Claude Code、Cursor 这些工具对工程师确实好用到飞起。
它们能完美去掉样板代码、实现功能、写单元测试。
我最近最爱的一个用法是：新入职时让它给我生成个性化文档和功能走读，帮助我快速理解整个代码库的微妙之处——真的太香了。

但现实是：即使提示写得再好、规则定得再清，LLM 写出来的代码也依然会出错。
我每天都在用这些工具，我可以负责任地说：你不能直接信任输出。
你必须像审核队友的 PR 一样去读逻辑、查假设、经常手动改。

毕竟，你最后很可能要把代码发给别人 Review（或者 Code Rabbit），你好意思让别人审核你自己都没认真看过的东西吗？

这些工具让你跑得更快，但它们取代不了你那双挑剔的眼睛、你积累多年的经验，更取代不了你对整个问题域的理解。

结语

炒作让大家觉得我们即将进入 SaaS 黄金时代。
并没有。
我们进入的是个人软件时代：你为解决问题而生成工具，用完就走。

花 20 美元、几个小时空闲时间，再加一点耐心，几乎任何人都能做出一个能用的应用。
想法到可用产品的距离，窄到前所未有。

在这个新现实里，工程专业能力依然极度值钱，只是角色本质正在发生转变。
相关性没有消失，而是变成了：用这些工具在更高层次上构建。
真正的专业能力，现在是用来驾驭这些系统、提供 LLM 目前还给不了的技术把关。

AI 写代码确实很强，但它在架构可维护、可分发、可扩展的系统上依然很弱。
那些非技术领导者以为能用 Prompt 就把开发团队炒掉，是在犯一个严重的战略错误。
在真正能让整个讨论作废的人工智能出现之前，相信技术专业能力能被提示词取代，都是天真。

工具变了，但优秀工程的底层原则，从来没有变。

门槛虽然没了，但判断力、品味和责任感依然是这份工作的核心。

（完）