代码已近免费：当编程不再是瓶颈

以前你定好需求交给工程团队，运气好的话三周后拿到实现。现在可能三小时就搞定了。Simon 说他 95% 的代码都不是自己敲的——最新模型好到你可以直接说"重命名那个变量""重构这里"，它就做了。

但"便宜的代码"不等于"好的代码"。瓶颈跑到了别的地方。看看下面这张对比图——左边是以前，右边是现在：

左边四个火柴人都在对着屏幕敲代码，右边代码的活被机器人接管了，火柴人转而在做更高层的工作。瓶颈从「怎么写」变成了「写什么」和「写得对不对」。

这带来了一个重要的区分。

Andrej Karpathy 创造了"vibe coding"这个词——你根本不看代码，只凭感觉告诉 AI 你想要什么，看结果是否满意。Simon 给了一个简洁的判断标准：Vibe Coding 是「自嗨式编程」——如果代码只有你自己用、只有你自己会因 bug 受害，感觉对了就行。但一旦给别人用，就必须停下来。

而当专业工程师用 AI agent 写出经过审查的生产级代码时，那是完全不同的事情。Simon 给它起了个名字：Agentic Engineering——用 AI 的手，走人类工程师最硬核的流程。

点击下面的标签，对比两种方式的关键区别：

核心区别在于：vibe coding 里人类不看代码，agent 也未必运行代码。Agentic engineering 里 agent 不仅写代码，还自己调试、测试、迭代，而人类工程师负责审查和决策。工具变了，但专业判断力不仅没有贬值——它被放大了。

有些公司走得更远。StrongDM 从 2024 年 8 月开始实验一种激进的做法——不仅不写代码，也不读代码。那怎么保证软件质量？

他们用了一群 AI agent 模拟终端用户，24 小时不间断地在模拟的 Slack 频道里发出请求（比如"给我 Jira 权限"），每天花大约一万美元的 token 费用来测试系统。他们甚至自己构建了 Slack、Jira 等系统的模拟版本。

点击下方的 ← → 按钮，看看 Dark Factory 的三个层次：

Simon 六个月前觉得这很疯狂。但他现在承认，核心思想是对的：如果工厂完全自动化到不需要人在场，你可以把灯关了。问题不是"要不要关灯"，而是"怎么在关灯之后还能确保质量"。

Simon 在播客中分享了他认为最重要的 agentic engineering 实践。这些不是理论——来自他每天的工作。

1. Red/Green TDD——这是 Simon 认为最重要的一条。让 agent 先写测试看它失败（红），然后写实现让测试通过（绿）。在 prompt 里只需要加五个字"use red/green TDD"，就能显著提升产出质量。

2. 用模板启动——Agent 极其擅长延续已有模式。一个只测试"1+1=2"的测试文件加上你喜欢的代码布局，比写一长篇说明文档更有效。代码骨架给出的隐含信号就够了。

3. 囤积技能库——你的价值来自你积累的"解决过的问题库"。Simon 有两个 GitHub 仓库专门用于此：simonw/tools（193 个小工具）和 simonw/research（AI 驱动的研究项目）。关键是让 agent 实际写代码、运行代码、画图表——不是让 AI 搜索网页写报告。

4. 不断测试边界——不断把你以为 AI 做不到的任务扔给 AI。偶尔它真的做到了，你可能是全世界第一个发现这个新能力的人。25 年来积累的"这个要花两周"的直觉全部作废了。

5. 小心认知带宽——不要试图同时指挥四个 Agent。当你同时跟踪四个复杂的逻辑流时，你的大脑会比 Agent 先一步掉线。Simon 说他到上午 11 点就精疲力竭了——人类的认知带宽是有限的，即使你不亲自写一行代码。

Simon 在 2022 年创造了"prompt injection"这个术语。他现在后悔了——因为人们听到这个名字会以为它像 SQL injection 一样可以被修复。但它不能。

他创造了一个新概念来描述最危险的场景：致命三角（Lethal Trifecta）。当一个 AI agent 同时具备三个条件时，灾难就可能发生：

Simon 用挑战者号灾难做类比：发射前很多人知道 O 型环不可靠，但每次侥幸成功都让组织更自信。AI 领域也一样——我们一直在用越来越不安全的方式使用这些系统，但因为还没出过大规模数据泄露的头条新闻，所以大家继续冒险。不要对 97% 的防御率沾沾自喜。在安全领域，97% 约等于 0——只要致命三角的三条边没有闭环，你的数据就在裸奔。

Simon 2026 年的新年决心是他职业生涯中第一次做了相反的事——不是"今年要更聚焦、做更少的事"，而是"今年要接更多的事、更有野心"。

AI 抹平了那条「两三个月的入门曲线」。过去你因为"学不会 AppleScript"而放弃的自动化想法，现在只需要三句 prompt。他甚至用 Claude 提升了厨艺——AI 没有味觉，但它能给你全球鳄梨酱食谱的「全球平均值」，结果还不错。2026 年，限制你的不再是技术栈，而是你的想象力边界。

三条建议：提升野心——去尝试你以为不可能的事，因为入门门槛已经被削平了。囤积技能库——你的价值来自你解决过的问题库，AI 让这种积累比以前快十倍。投资你的 agency——AI 永远不可能拥有真正的动机，无法自主决定下一步该做什么。人类的不可替代性在于：你能决定解决什么问题、朝什么方向前进。唯一的通用技能是适应变化的能力，不要等着变化发生在你身上。

最后他提到一个令人愉快的 2026 年好消息：新西兰的鸮鹦鹉（全球仅存 250 只的不会飞的夜行鹦鹉）正在经历四年来首个繁殖季，已经有几十只新雏鸟出生了。在一个充满不确定性的年份，有些事情仍然在变好。