过去我们写代码，现在我们排序优先级。过去我们修 bug，现在我们把用户反馈转化为验收标准。我们不再在代码细节里打转，而是站在更高处审视整体方向，验证结果是否符合预期。

当 agent 卡住的时候，这是信号。它告诉我们系统缺了什么——也许是某个工具不够完善，也许是护栏没设好，也许是文档没写清楚。我们识别这些缺口，把它们反馈到仓库里。但有个原则始终不变：让 agent 自己去修复。它遇到的问题，就让它自己解决。这才是真正的闭环。

真正有挑战性的工作，现在集中在三件事：设计环境、构建反馈循环、建立控制系统。这些是基础设施，帮助 agent 实现它的目标——大规模构建和维护复杂、可靠的软件。

Anthropic指控中国的DeepSeek、Moonshot、MiniMax搞「蒸馏攻击」——用约2.4万个欺诈账户生成超过1600万次交互来提取Claude的核心能力。OpenAI给国会递材料点名DeepSeek「偷能力」，Elon Musk在X上骂Anthropic和OpenAI太弱。连美国公司之间都因为广告和市场份额互相暗讽。

这看起来像是有空吵架，其实恰恰相反。

以前一个模型出来，别人想追上需要很长时间。现在不一样了，你出一个新模型，别人用蒸馏、微调、开源各种办法，很快就能搞出一个差不多的东西。中国公司用低成本硬件加上工程优化，追得更快。

美国公司突然发现自己的护城河变浅了。光埋头训练模型已经不够了，还得防着别人抄，抄完了还要比谁更便宜。

这让我想起云计算早期。亚马逊AWS一开始一家独大，后来微软、谷歌都追上来了，大家就开始打价格战、互诉专利。智能手机时代也是这样，苹果三星在法庭上见。

当一个行业开始大规模公开吵架，通常意味着它正在经历某种转变。技术从「稀缺前沿」变成「可以被复制的东西」，核心能力不再是少数人独占的黑魔法。

更重要的是，大家开始算账了。2026年大厂还是投了6500亿美元在基建上，但回报窗口已经开始收窄。OpenAI开始试水广告和涨价，企业订阅成了主战场。Anthropic靠Claude在企业端吃到红利，但担心被更便宜的中国模型蚕食。

当烧钱阶段过去，谁能先盈利，谁的估值能撑住下一轮融资，谁会被挤出赛道。内卷从「谁先AGI」变成「谁先活下来」。

地缘政治也正式介入了。Anthropic的指控不只是商业维权，而是直接挂钩「芯片出口管制」「国家安全风险」。OpenAI给国会递材料，本质是把商业纠纷升级成影响美国对华AI政策的杠杆。这说明AI已经不再是纯科技公司的事，而是大国博弈的战略资产。

所以他们不是闲得慌，而是忙不过来了。训练模型还在烧钱，但同时得防蒸馏、防价格战、防政策风险、防被中国开源弯道超车、防自己先破产。

当一个行业从「所有人一起狂奔向前」变成「互相拉后腿加向裁判喊」，往往意味着真正的厮杀阶段才刚刚开始。这不是衰退的信号，而是从青春期进入成年期的标志。技术还在进化，但决定胜负的已经不只是谁模型最强，而是谁的商业模式、地缘护城河、政策牌打得更好。

后来看到 GitHub 上一个用 Telegram 远程操作 Claude Code 的「claude-code-telegram」项目，就把这个想法告诉 Claude，让它帮我生成适用于飞书和 pi 的提示词，然后把提示词给到 amp 帮我开发。amp 实现了核心思路后，我让它把命令格式和 pi 保持一致。

整个过程我没有写一行代码，只是在传达我想要什么。

这件事让我想起最近看到的一个故事。Claude Code 的维护者 Boris 在推文中分享了一次让他重新思考工作方式的经历。团队遇到一个内存泄漏问题，Boris 按照常规流程排查：导出 heap dump，打开 DevTools，分析 profile，再对照代码找问题。而另一位工程师 Chris 直接让 Claude Code 来处理这个排查任务。

Claude Code 拿到 heap dump 后，自己写了个分析工具，比 Boris 更快定位到了泄漏点。

Boris 在推文中提到，这是他作为工程师第一个完全没打开 IDE 的月份，Opus 4.5 写了大约 200 个 PR，每一行代码都是 AI 生成的。软件工程正在发生根本性的变化，即使是早期采用者和从业者，最难的是持续重新调整预期。而这还只是开始。

我们只需要向 AI 传达意图，不需要指挥 AI 怎么做了。

2026-02-25 追记：Claude Code 官方最近也支持了 remote control。这个功能让本地运行的 Claude Code 会话可以连接到 claude.ai/code 或 Claude 移动应用，这样我就可以在手机、平板或其他电脑上继续本地会话。本地会话的所有能力——文件系统、MCP 服务器、工具和项目配置——都保持可用，终端和远程界面的对话也会实时同步。

但对于一些简单的需求，情况就不一样了。比如需要一个简单的书签管理工具，或者一个轻量的笔记应用，去部署一个功能臃肿的开源项目显得有点杀鸡用牛刀。而且这些项目往往包含大量你用不到的功能，不仅占用资源，还增加了维护复杂度。

基于编程代理的方式完全不同。不再去寻找现成的开源项目，而是直接让 AI 帮你写代码。对于一个简单的书签管理工具，编程代理可以在几分钟内写出一个轻量级的实现，只包含你需要的功能。没有多余的配置选项，没有复杂的依赖关系，代码清晰易懂。

这种方式的主要好处是花费的时间更少，而且更有掌控性。使用开源项目，你需要花时间研究它的配置方式，学习它的架构，遇到问题要翻阅文档和 issue。而使用编程代理生成的代码，你完全了解它的实现逻辑，出了问题可以直接定位，想改功能随时可以改。代码是你自己的，不是黑盒。

举一个具体的例子。假设你需要将某个网站的内容转换为 RSS 订阅源。使用开源项目的话，你可能需要找到类似 RSS Hub 这样的工具，然后学习如何配置它，如何编写路由规则，如何处理页面解析。如果页面结构发生变化，你还需要去更新配置文件。

而使用编程代理，你只需要告诉它你的需求，它就会直接写出一个脚本来抓取页面、解析内容、生成 RSS。最重要的是，页面内容的解析逻辑也可以交给编程代理处理。网站改版了？让编程代理重新分析页面结构，更新解析代码。你不需要去研究 HTML 结构，不需要写复杂的 CSS 选择器，编程代理会帮你搞定这些细节。

这种转变的核心在于思维方式的改变。对于复杂的专业需求，继续使用成熟的开源项目是明智的选择。比如 Nextcloud 这种功能齐全的协作平台，或者 Immich 这种强大的照片管理系统，自己从头实现并不现实。编程代理的价值在于那些简单、具体、个性化的需求。与其为了一个简单的功能去部署一个庞大的开源项目，不如让编程代理帮你写一个轻量级的解决方案。

实现起来并不复杂。你需要一台服务器，一个域名，然后在服务器上安装好编程代理。需要什么服务，直接告诉编程代理，它会帮你写代码、配置环境、部署服务。不需要学习复杂的框架，不需要阅读冗长的文档，不需要处理各种依赖冲突。编程代理会处理这些细节，你只需要描述你的需求。对于简单需求，这才是更高效的方式。

想了一段时间，我意识到：我很幸运，赶上了人工智能。

我决定不再做职业规划。

职业规划有个前提：职业还在。但所有能被明确描述的工作都会被智能体取代。职业这个概念本身正在消失。

写代码会被取代，写文档会被取代，做测试会被取代。现在已经在讨论：AI 参与了下一代 AI 的训练。这正在发生。

听起来很吓人。但我想通了，其实是好事。我感到自由。

我不需要再为某个职业奋斗了。我不问自己「我 5 年后要成为什么」。我只问：我想做什么？

做我想做的事。

我不需要和人工智能竞争。人工智能只是工具。我想做的事，还需要借助人工智能这个强大的工具。

所以我不再做职业规划。不再把自己绑定到某个职业或技能上。保持灵活，随时可以转向。

我知道我们还没到后工作时代。现在还有大量人会失业，还有混乱需要应对。但我不焦虑。因为我已经接受了这个变化。

如果你也在焦虑，问自己：如果不需要工作了，我想做什么？想出来了，就去做。不需要担心这能不能养活你，不需要担心这是不是正确的方向。先做。

我不再做职业规划。接受变化。做自己想做的事。其他的一切，交给时间。

然后我开始整理我的博客和书架。删除了大部分和技术相关的文章，也开始清理那些我一直想读但还没读的技术书籍。

我其实很享受阅读技术书籍。我喜欢那种学到新东西的感觉，喜欢深入一个技术领域去探索。但问题是，现在我不再需要从书里学那些纯粹技术型的知识了。

之前我会买「TypeScript 深入解析」或者「React 完全指南」，因为我需要靠这些知识来工作。我需要知道某个特性怎么用、某个 API 的细节、某种模式什么时候该用。这些知识是稀缺的，是我必须自己去掌握的。

但现在，这些问题我都可以问 AI。它能告诉我 TypeScript 的任何细节，能帮我写出符合最佳实践的 React 代码。我不再需要花时间读这些书来掌握这些知识。

技术书的价值并未消亡，只是对我而言，纯粹的技术知识已不再稀贵。我不再需要为了掌握那些细节而去阅读。

所以那些还没读的技术书，我就没必要留了。清理书架的时候，我一本本地移除它们。

删除博客里的技术文章也是一样的道理。我过去写那些「怎样用 TypeScript 实现某个功能」的文章，因为这是有价值的知识分享。但现在，任何人都能用 AI 生成这些东西。我再写这样的文章，就没有意义了。

现在我更关心的，是那些 AI 没有办法替代的东西。为什么你需要这样的工具？这个方案的权衡是什么？在选择技术时应该考虑什么？这些问题的答案来自经验和思考，而不是技术细节。

这个转变带来了现实的收获。我的生产力提升了，因为我不再需要在查资料和学细节这些事情上花时间了。我也不需要追随最新的技术进展，去担心自己是否掌握了最新的框架或特性。对于自己未知的领域，反而能毫无畏惧地投入其中，因为我知道 AI 能帮我快速掌握基础。原本用来钻研代码细节的时间，现在转而用来思考问题本身。

我还会读书，也还会写。但读和写的东西会不一样。

原因很简单，Bun 的二进制包托管在 GitHub 上，而国内访问 GitHub 受限。

通过 GitHub 加速服务，可以显著提升安装速度。具体操作如下：

首先下载 Bun 的安装脚本到本地。

wget https://bun.sh/install -O bun-install.sh

然后编辑脚本文件，将 GitHub 地址修改为加速地址。

GITHUB=${GITHUB-"https://github.com"}
# 修改为
GITHUB=${GITHUB-"https://hk.gh-proxy.com/https://github.com"}

最后执行安装脚本。

bash bun-install.sh

这个方法同样适用于其他需要从 GitHub 下载资源的安装脚本。

作为一部小说，作者又在其中塞入了太多哲学与价值观的讨论。阅读过程中，多次想要放弃。作为作者的最后一本书，我能感觉到，作者想把自己整个的人生体会和思想，通过这本书表现出来。虽然作者在这本书中，写到对说教式教育的反感，在阅读本书的过程中，我仍然感受到某种说教的感觉，我不喜欢这种说教式的感觉。

这本书中有趣的地方在于作者对东方文化的兴趣，其中出现的静坐冥想和中国文化，带给我一种异域的氛围感。

而作为很重要的玻璃球游戏概念，始终困扰着我，每次看到玻璃球游戏，都很疑惑。对于玻璃球游戏中，需要将不同的事物相互关联的说法，让我想到了候世达的《表象与本质》，思维的本质是类比的观点。

而通过克乃西特这一角色，我感觉作者试图呼吁人们，不要固步自封，满足现状，要对不同的观点和文化更加包容，尊崇自己的内心，而不是被外部的存在而影响。就像书中对于太极这一观点的阐述，完美和巅峰，往往意味着衰退的开始，唯有包容与融合，才能带来长久的和谐。结合当前俄乌战争、以及中美之间的对抗，愈发的感觉其中的警示性作用。

对于这本书，之所以难读和不算喜欢，我想更多的还是来自于自身的局限性，导致我难以体验，或者拒绝接受书中的一些想法和表达形式，但愿以后能够更喜欢这本书。

在译本序中，译者写到：“它用一系列象征和譬喻编织起一种哲学上的乌托邦设想，虚构了一个发生在二十世纪后未来世界的寓言。”对于结局，刚刚回归世俗世界的克乃西特就遭遇了结局，这样的结局意味着什么？

在《传统即创造》这本书中，读到一种名为借景式庭园的设计风格。

有一种庭园叫“借景式庭园”。设计者将园外风光巧妙纳入园内，让其成为组成庭园的一部分。如此一来，即便庭园面积有限，也能欣赏到磅礴景致。外部自然美与内部人工美的绝妙搭配，自会呈现一派和谐景象。

这种设计思路，本身就依赖于外部事物。时至今日，随着时代的变迁，外部的景物也逐渐的产生了变化，庭园也无法体现当时的设计。

在软件开发中，当我们的服务，或者能力，依赖于第三方的时候，同样也会存在这个问题。第三方依赖不能被视为稳定的。

例如，一些个人开发者开发的微博第三方客户端，随着微博政策的变化，随时可能被扼杀。

读《王羲之放鹅记》时，看到一段关于周昉画画方式的小故事，故事如下：

周昉和韩幹都是唐朝的大画家。周昉善画人物、佛像，称绝一时。长安城里新修章明寺，请周昉画壁画。画完以后，京城人都涌入寺内观看。有人称好，也有人说某些地方不够好。周昉躲在屋里偷听，把大家的意见都记下来，等晚上人散去后偷偷修改。这样改了一个月，来人再看，无不惊叹画得精妙。

周昉躲在屋后偷听，收集意见，然后，按照收集的意见，修改画作这件事，像极了产品开发中的快速迭代。

在快速迭代中，收集用户操作信息，相当于躲在屋后偷听；获取反馈，相当于收集意见；发布新版本，相当于修改画作。

Babel 一词来源于道格拉斯·亚当斯（Douglas Adams）所著的《银河系漫游指南》里的通天鱼（Babel Fish），它是一个能帮助人类理解任何语言的虚构物种，同时也恰好向通天塔（Babel Tower）的故事致敬，《创世纪》中正是通天塔的坠落造就了各种各样的语言。

出处