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AI时代的原型开发速度

2026年5月31日，周日，阅读时长7分钟。需要注意的是，这是对过去一年工作流程转变的个人反思，并非对任何工具的推销，个人情况可能有所不同。

几年前，曾表达过对[一次性原型]的喜爱，这些小型概念验证项目是为把想法落实到具体事物上。当时最大的瓶颈是自己，搭建项目框架、处理基础工作到能测试有趣部分花费时间过长。如今，这个瓶颈几乎消失了。

一直有点犹豫写这方面内容，曾分享过关于[AI的谨慎看法]以及它在工作流程中的位置，并坚持这些观点。认为行业还在实时摸索，保持谨慎有必要，但AI已改变了从“我在想是否……”到“哦，成功了”的速度。

近期的代码库

如果最近查看过[GitHub]，会注意到有一系列新的代码库出现：

• [Sakoa]：从头开始设计的一种渐进式系统语言，具备效应系统、三种内存模式，以及带有多个后端的中间表示（MIR）。
• [Kato]：一种符号语言，介于JSON、TOML和YAML之间，专门设计为对人类和智能体都友好。
• [Seal]：一个小型CLI工具，通过将密钥存储在操作系统原生的凭证存储中，悄然淘汰了.env文件。
• [Karabiner]：一款以iOS为先的智能体原生消息应用。
• [Plim]：一款受Notion启发的、可嵌入的网页块编辑器，具有与框架无关的核心和React绑定。

还有一些尚未准备好亮相的项目。几年前，列表可能只有三个带有README的代码库、两个废弃的分支，以及一个让人暗自自豪的可用原型。而现在，这些原型都实实在在存在，能运行，有些还有测试用例，有几个看起来已经像真正的项目了。虽然并非所有项目都会发展成严肃的成果，但能真正去尝试一个想法，这种感觉很令人满足。

宏观视角

没人真正提醒过，AI不仅改变了工程工作的速度，还改变了其“形态”。当不再需要逐行编写代码时，被迫以不同的方式思考，开始思考边界、契约，以及各个部分如何组合在一起。在系统还未存在之前，就会编写能够全面描述系统的提示和规格说明。

这种转变看似微小，却带来了潜移默化的变革。开始在更抽象的层面进行规划，在解决问题之前先界定问题，并且在委派任务方面有了显著提升，无论是委派给智能体还是人类。事实证明，“以一种初级工程师（或模型）在你不在场时也能执行的方式，精确描述成功的样子”这项技能，在这两种情况下都是相通的。分享愿景、分解工作、预判可能出现问题的地方，这些能力都是不得不更加刻意锻炼的，也因此变得更出色。

关于生产力

出于好奇，大致跟踪了一段时间。根据日常的工程任务（大致以完成典型工作并提交拉取请求的时间来衡量），与智能体成为工作流程中重要组成部分之前相比，平均速度提高了4倍。有时会更多，有时会更少，偶尔智能体也会做出一些令人哭笑不得的事情，让人花上一个小时去修正（乐意将这些时间算在平均值里）。

但这个数字还低估了更有趣的影响：能够承担的工作类型发生了变化。以前会搁置在“想法不错，但没时间做”的事情，现在一下午就能完成。以前让望而却步的重构工作，现在也变得可行了。尝试新事物的成本大幅降低，以至于会直接去尝试那些原本只会在文档里讨论的想法。

速度的代价

并非一切都是积极的。这种高效的速度意味着编写的代码比以前少了，必须刻意保持技术熟练度。如果放任不管，工具会包办一切，但这不是想要的，仍然希望了解所从事工作的实际原理。

因此，开始特意留出时间来处理手动工作。亲手从头到尾实现某个功能，阅读源代码而不是让工具给出总结，使用调试器而不是将堆栈跟踪信息粘贴到聊天框中。这虽然速度慢，有时还会令人沮丧，但可能是必要的，既是为了让自己保持理智，也因为在AI无法解决问题时，仍然需要真正懂行的工程师。

另一方面则有趣得多：有了新的工作速度，为探索、学习和原型开发留出时间变得出奇地容易。以前花在项目中不可避免的中间环节的时间，现在可以用来尝试新想法、深入研究不太理解的事物，或者仅仅为了好玩而构建一些奇特的东西。这是乐意做出的权衡。

对工作的影响

这种新的工作节奏也体现在[日常工作]中。由于还未获得适当的批准，暂不详细说明（之后会专门撰写相关内容），速度的提升让能够在工作的几个不同领域产生影响，而这些领域是以前没有精力涉足的：

• 帮助引入了一些自动化工具，为其他工程师提供支持。这是一项让人真正感到自豪的工作，希望不久后能详细分享。
• 深入研究了内部代码空间的启动时间，并成功将其缩短了约50%。关于是如何做到的，有很多话想说，但只能等以后了。

这两件事在几年前可能会有想法，但由于核心工作的压力，没有精力去实现。速度的提升不仅加快了原本的工作，还拓展了能够承担的工作范围。

并非只有我注意到了这一点

领域内的其他一些工程师也在撰写关于类似转变的文章，阅读他们的分享让人感到安心且受益匪浅。特别推荐以下两篇：

• [Mike McQuaid]（Homebrew负责人，前GitHub员工，有10年工作经验）详细介绍了他目前的智能体工作设置，包括如何使用沙盒和Git工作树来实现并行工作。他提出的“更多的令牌/投入直接转化为更高的速度”，清晰地阐述了未来的发展方向。
• [Cassidy Williams]（现任GitHub员工）使用Copilot CLI完成了许多小型但非常有成就感的个人项目，比如将Logitech MX Creative Console与Elgato灯光连接起来的有趣设置。这很好地展示了“我自己来构建”的门槛已经变得多么低。

还推荐阅读[Simon Willison的超能力文章]，它更全面地介绍了编码智能体在实际应用中的能力。如果还没读过，值得一看。

仍然不认为AI是万能的，对于更宏观的情况也保持谨慎，[环境、财务和社会方面的问题]依然存在。但就目前而言，每天的实际情况是，能够比以前更快地行动、更深入地思考，并且交付更多成果。这真的很有趣。

没有一个完美的结语来总结这一切。会继续进行原型开发，在需要时亲自动手，并且持续关注哪些在变化，哪些保持不变。随着情况的不断变化，会有更多的思考。下次再见…