代码日趋廉价，软件依然昂贵
Chris Gregori
原文标题：Code Is Cheap Now. Software Isn't.
作者：Chris Gregori（ https://x.com/codestirring ）
原文链接：https://www.chrisgregori.dev/opinion/code-is-cheap-now-software-isnt
发布时间：2026-01-10
软件构建的门槛已然崩塌，但构建有价值事物的门槛却依然高不可攀。
Claude Code 和 Claude Opus 4.5 的发布给这股热潮又添了一把火。虽然大语言模型（LLM）工具早已存在，但现在它们变得空前强大，吸引了更多目光。但这并非 SaaS（软件即服务）的黄金时代，我们正步入一个“个人化、用完即弃”的软件时代——在这个时代，工程重心从编写代码转向塑造系统，而这正是工程师依然无可替代的原因。
现代开发的转变
Claude Code 最近刷爆了我的信息流，这背后有其道理。有趣的不只是开发者们蜂拥而至，而是那些原本依赖 Lovable 或 Replit 等平台的**“构建者”（Builders）和创客**也在纷纷迁移。
别误会，用来快速发布产品，原来的工具依然好用。但我们看到了一个明显转变：人们重新发现了命令行优先（CLI-first）工作流的内在美感。当你把交互转移到终端时，抽象层被削薄了。你不再是被动遵循托管界面为你铺设好的“快乐路径”，而是真正掌控全局的人。
门槛的崩塌
人们到底在用这些工具造什么？环顾四周，你会发现：万物皆可造。其实，我们已达饱和点。一方面，我们见证了软件创造真正的民主化。门槛实际上已经不复存在。有史以来第一次，非开发者不再仅仅是软件消费者，而是摇身一变，成了自家工具的架构师。
过去，如果你有个特定问题，得花好几个小时去搜一个能解决 80% 痛点的 SaaS 产品。如今，工作流变了。人们打开命令行或语音界面，直接描述需求。我们看到了**“个人软件”**的井喷：
- 针对特定预算风格定制的订阅追踪器
- 解决某个极小众数据录入问题的 Chrome 扩展
- 界面完全符合用户心意的健身 App
这是一个巨大转变。软件正演变为一种你生成的个人效用工具，而非购买的商品。
从 SaaS 到"草稿纸"
我们正进入软件开发的新纪元，在这里，目标不再总是长久存续。多年来，业界一直痴迷于构建“平台”和“生态系统”，但潮流正转向更“短命”的形态。我们正在从 SaaS 转向“草稿纸”（Scratchpads）。
这类新软件大多不是为了传世而生。恰恰相反，人们越来越多地构建工具来一次性解决单一、特定的问题，然后将其抛弃。这种软件被视为一种用完即弃的效用工具，它只活在当下，不问未来。
这一模式之所以可行，归功于一种特定的技术哲学：命令行优先的接口、本地数据和零上手成本。一旦消除了注册账户、配置数据库或在复杂界面中摸索的摩擦成本，创建工具的代价便几近于零。此时，“临时性”不再是缺陷，反而成了一种特性。如果花五分钟就能搞定一个针对一次性任务的定制方案，那你根本不需要它长久存在。
这与传统 SaaS 模式形成了鲜明对比。SaaS 的本质就是为了优化留存、锁定用户并扩张业务。它的商业模式旨在把你圈在生态系统里，不断增加你的足迹。反观这些定制工具，它们优化的是即时性和掌控力。它们不在乎你的终身价值（LTV），只在乎搞定眼前的问题。
从很多方面看，这回归了电子表格最初的用法。你打开 Excel 不是为了建一个永久的、用好多年的数据库；你把它当作草稿纸来理清问题、计算结果，然后继续下一步。
在这个新格局中，Claude Code 就像是开发者的 Excel——一个用来解决眼前问题的强大、灵活的实用工具；而不是创始人的 Shopify——那种为业务建立永久基石的平台。关键在于搞定工作，然后把工具扔在一边。
这也解释了为什么下一点至关重要：快速生成软件是一回事；让它在现实世界的碰撞中存活下来则是另一回事。
代码日趋廉价，软件依然昂贵
这就是当前"AI 原生"时代的残酷现实：代码不值钱了，但软件依然昂贵。
大语言模型（LLM）有效地抹平了生成代码行的成本，但它丝毫没有降低真正理解问题的成本。我们看到无数“周末开发出的 App”泛滥成灾，但其中大多数只是对基础增删改查（CRUD）操作和第三方 API 的简单套壳（Wrapper）。它们在 Twitter 演示视频里看起来很酷，可一旦遭遇现实世界的摩擦，往往瞬间崩塌。
软件真正的成本不在于初次编写，而在于后续维护、边缘情况处理、不断累积的用户体验债务，以及数据所有权的复杂性。这些“速成”方案极其脆弱。
银行一改 CSV 导出格式，那个订阅追踪器就挂了；目标网站的 DOM 结构一变，那个 Chrome 扩展就废了；用户一旦需要强大的离线支持或可靠的数据同步，那个健身 App 就没法用了。
最近，我在 Hacker News、Reddit 和 Twitter 上看到很多关于“软件工程末日”的悲观论调。这完全搞错了重点。我们并没有见证这个职业的终结；我们正步入它的新纪元。
工程师的价值正在从语法的“怎么写”（How），转移到系统的“是什么”（What）和“为什么”（Why）。真正的工程在于抽象和架构。它关乎如何构建长久系统，理解为何需要特定限流策略，懂得管理分布式缓存，以及清楚知道环境变数绝对不能存放在何处。
AI 常让人觉得强大，因为它掩盖了复杂性。但作为工程师，你的工作是管理这种复杂性，而不是无视它。工具变了，但对工程严谨性的根本要求从未如此之高。
分发的假象
事情也有反面。随着门槛消失，噪音也达到了历史最高点。我的信息流现在充斥着**“AI 创业者”，声称他们用一下午做出来的 App 就能获得五位数的月经常性收入（MRR）**。
很多情况下，这些说法非常可疑。当你看到一个既无现有分发渠道又无清晰**“护城河”**的创作者，声称一个周末项目能赚 10,000 美元 MRR 时，这通常是骗取关注的手段，而非真实的商业反映。
有些故事或许是真的，但在大多数情况下，这些并非技术创新的蓝图，而是营销案例。这些人之所以成功，是因为他们精通在拥挤市场中博取眼球的艺术，而不只是因为他们有个 AI 副驾驶。
我们已经进入了一个代码生成不再是瓶颈的时代。真正的挑战已经转移到了分发，更重要的是，如何从行业中盛行的“快速致富”姿态中，分辨出真正的实用价值。
这些人并没有发现什么秘密捷径；他们只是找到了一种方法，能更快地执行既有优势（或者假如学编程对副业来说太难的话，AI 帮他们解锁了这个能力）。
我们可以换个视角看待这种转变：AI 实际上消除了作为主要差异化因素的工程杠杆。当任何开发者都能用 LLM 在极短时间内构建和部署复杂功能时，写代码的能力就不再是曾经的那种竞争优势了。光做一个“构建者”已经不够了。
相反，成功现在取决于那些更难被自动化的因素。品味、时机以及对受众深刻直觉的理解，比以往任何时候都重要。你可以在周末生成一个产品，但如果你造错了东西，或者把它推给了一群根本不在乎的人，那它依然一文不值。
在这个新环境中，代码变成了容易的部分。困难的部分依然如旧：想办法让人们在乎你的产品。
谁是赢家
首先，是那些受困于枯燥、重复性问题的领域专家。其次，是构建一次性工具的内部团队——那种需要立即生效而无需完美外观的脚本和内部应用。超级用户（Power Users）也是大赢家，尤其是当他们想用更稳健的方案替代脆弱的人工工作流时。最后，这对那些重视解决方案所有权胜过表面光鲜的工程师来说，也是一场胜利。
当然——像 Claude Opus 4.5、Claude Code 和 Cursor 这样的工具对工程师确实有用。它们在消除样板代码、实现功能和编写单元测试方面表现出色。最近我最喜欢的用例之一（特别是刚入职新工作时），就是生成个性化文档和功能演示，以快速熟悉代码库和各种细节——这对上手非常有帮助。
但现实是：LLM 并不完美——即使代码能一次编译通过。即便有高质量的提示词（Prompt）和清晰规则，这些模型依然会犯错。作为一个天天用这些工具的人，我可以告诉你，不能无脑信任输出结果。你依然得像审查同事的 Pull Request 一样审查代码。你得阅读逻辑，检查假设，通常还得手动修改才能搞定。
毕竟，你很可能要把代码发给队友审查（也许还要经过 Code Rabbit）——让队友去审查一堆你自己都没写过、甚至没费心检查过的代码，这公平吗？
这些工具能帮你跑得更快，但它们无法取代批判性的眼光，也无法替代你多年的经验，更不会比你更懂整体的问题空间。
炒作让人觉得我们正步入 SaaS 的黄金时代。其实不然。我们正步入的是个人软件的时代：生成工具来解决问题，然后继续前行。
揣着二十美元，哪怕只有几小时闲暇，再加点耐心，几乎任何人都能发布一个功能完备的应用程序。我们正进入“个人软件”时代，从最初的灵感到做出可用产品之间的鸿沟从未如此之窄。
在这个新现实中，工程专业知识依然极具价值，只是角色的本质正在转变。其重要性并未消退，相反，现在的关键在于利用这些工具在比以前更高的层面上进行构建。驾驭这些系统并提供 LLM 目前缺乏的技术监督，需要真正的专业知识。
虽然 AI 写代码确实厉害，但在架构可维护、可分发和可扩展的系统方面，它依然很菜。这就是那些以为可以炒掉开发团队的非技术型领导者犯大错的地方。除非有一天人工智能发展到让整个讨论都变得毫无意义，否则相信“提示词可以取代技术专长”绝对是个战略误判。构建稳健的软件，依然需要一位理解这门手艺底层原则的人类。
归根结底，虽然工具变了，但优秀工程的根基未变。
门槛或许已消失，但判断力、品味和责任感，依然是这行饭碗的根本。
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