別再為你的 Agent 打造「富士康工廠」了

在 1 月我重新開始寫程式，建立了 Garry's List。超過 50 萬行的 Rails 程式碼，以及用來監管它的測試。

我曾為此感到自豪。但我不該如此。真正值得驕傲的不是這個應用程式，而是建構它所衍生出來的工具。GStack（我與 Agent 協作的方式）正是源於建立 Garry's List 的過程，而且我把它開源了。它是 GitHub 歷史上獲得星星數最多的前一百個開源專案之一，在不到三個月內獲得了約 10.5 萬顆星星。那 50 萬行程式碼是產出，而這個工具是副產品。真正重要的是這個副產品。

這就是 54 萬行程式碼圍繞著一個 LLM 的實際樣貌。

它是一座富士康工廠。 為一個不需要嚴密監控的超智能 AI 工人打造的，但我們還是把它蓋起來了。

門口的鞋套。早上 6 點起床。體操。一個艱苦到需要在每棟高樓的高層裝設防護網的生活，因為……嗯，這不是你想過的生活。永遠在同一條裝配線上。每一個測試、每一道防護、每一次重試迴圈，都是在一個已經能勝任工作、甚至能做到你沒要求的一千件事的工人身上，多鎖上一吋的牢籠。

人類與 Agent 都蘊含著豐富的可能性，但富士康工廠的目的是從這些美麗的生命體身上榨取智慧和勞動力，而如果我們允許，它們能做到這一切，甚至超越千倍。

我建造了這座工廠。如今大家都在建造這樣的東西。我告訴你，別這麼做。

穿越時空的人

我寫下的 53.9 萬行程式碼，實際上證明了我可以完美地模仿一個穿越時空的人。一個 2013 年的 Web 2.0 工程師（我，上一次我還是個真正的軟體工程師的時候），帶著現代工具掉進了 2026 年，只能用他所知的方法來建構：更多的程式碼。永遠是更多的程式碼。工具變了，但我的直覺沒有。

2013 年的工程師打從骨子裡相信一件事：能力等於程式碼行數。這個信念在過去幾十年是正確的，直到現在。把 Codex 或 Claude Code 交給我，我能完成 100 到 1000 個工程師的工作。同樣的地圖，更快的引擎，最快通往一個如今是錯誤目的地的路線。

這就是現在幾乎所有用 AI 進行開發的人所處的狀態。他們升級了工具，卻保留了 2013 年的思維模式。這個陷阱感覺不像陷阱，因為程式碼能運作。Garry's List 順利上線了。感覺就像是我人生中生產力最高的一個月。

但那是一種為了一個過時想法服務的生產力。

LLM 很昂貴，所以我們必須駕馭它們

在 2025 年之前，多年來的舊經濟學是：LLM 呼叫很昂貴，而程式碼很便宜。 所以你寫程式碼來配給模型的使用，來駕馭它，來小心且節省地呼叫它。整個架構就是大量的軟體包裹著少數幾個珍貴的模型呼叫。

這個方程式的兩半都已經翻轉了。

模型現在變得越來越便宜，而且每季都在降價，它變得如此聰明，以至於價值與成本的比率已經翻轉。而且模型能寫出可用的程式碼。所以你不再需要寫程式碼去照看模型。你現在可以用 純文字語言來指示模型，讓它去寫出實際需要的最少量程式碼。

這就是即時軟體（just-in-time-software），我們正在進入它的黃金時代。

產出的成品形式完全改變了。Rails 應用程式是我撰寫並擁有的 54 萬行程式碼，加上用來監管它的測試。取而代之的是一個建立在 Markdown 和程式碼之上的 Agent，只有一小部分程式碼。相同的能力。更容易閱讀。更容易維護。更具彈性，因為行為存在於你可以用純文字語言編輯的指示中，而不是你寫下程式碼那天就被凍結在其中的邏輯。

我們過去寫程式碼照看一個東西，而現在它比這些程式碼更聰明。

在富士康工廠內部，包含防護網

如果你最近在寫程式，你可能正在不知不覺中建造這種工廠。審視你自己的程式碼庫，數一數那些只因為你不信任模型能做好工作而存在的行程。

我的情況：大約 26.2 萬行的應用程式碼，以及大約 27.6 萬行的測試用來監管它。審計委員會比公司本身還大。那些模型本來就能處理的輸入，你卻加了清理器。那些模型本來就會抓到的輸出，你卻加了驗證器。那些模型自己就能恢復的呼叫，你卻包了重試迴圈。每一行這樣的程式碼都是一個賭注，賭工人會失敗。你也下了同樣的賭注。我們都這麼做了。

127 個背景任務，其中 33 個是排程任務（cron）。那不是能力。那是為了一個 LLM 工人設下的 33 個鬧鐘，而這個工人如今通常都會準時上工。

在我建造富士康工廠的那段日子裡，我和 Claude 寫了一個 1778 行的檔案，它唯一的任務就是質疑模型陳述的事實。它取得模型所做的每一個陳述，將每一個陳述平行地分散到五個獨立來源，然後為它們評分。一個分診關卡，讓簡單的陳述跳過完整檢查。如果第一輪查無結果就重試。備援方案中還有備援方案。

《Rick and Morty》裡有一集，Rick 在早餐桌上做了一個小機器人。它啟動了，抬起頭，問它的目的是什麼。Rick 說：「你遞奶油。」機器人把奶油盤滑過桌子，低頭看著自己的手，說：「噢，我的天啊。」然後它就坐在那裡。那個機器人蘊含豐富的內涵。它被創造來遞奶油。我那 27.6 萬行的測試就是那個奶油盤。

當你以這種方式（2023 年富士康工廠模式）建構軟體時，你建造了一個籠子。如果你不小心，你自己就會變成監獄長，維持著為你的 AI Agent 打造的監獄。

現在，Markdown 就是程式

當我說 Markdown，我不是指提示詞（prompting）。提示詞是短暫的。你輸入一些東西，得到一些東西，它就不見了。

這是在建構。版本化、可測試、可重用。

這個 Markdown 是指令層：意圖、技能、關於工作應如何完成的判斷。TypeScript 是薄薄的確定性層。那些少數真正必須是程式碼的東西：I/O、那些絕對不能產生幻覺的部分。

而且，關鍵在於，你像測試程式碼一樣測試這個 Markdown。在我的設定中，這個循環只需要一個詞。我用 Agent 建構某個東西，直到它運作，然後我說「把它技能化（skillify it）。」Agent 接著會寫出：

Markdown 技能
它所需的最少量程式碼
程式碼的單元測試
技能的 LLM 評估
跨兩者的整合測試
一個解析器（resolver），讓 Agent 在相關時自動調用該技能
以及該解析器的評估

這個套件就是一個 技能包（skill pack）。一個可重用的能力單元，可以不斷累積。測試是魔法：技能的測試覆蓋率讓它能夠在不破壞功能的情況下進行變更。這就是它與「氛圍編碼（vibe coding）」的區別。氛圍編碼是一種氛圍。技能包是有測試的。

我們現在才即時地摸索出代理工程（agentic engineering）的系統基礎元件，就像早期 CPU 時代發明了堆疊、堆積、暫存器、馮·諾伊曼架構一樣。我認為技能包就是其中一個基礎元件。另一個是 harness。大多數人還沒有注意到，因為他們仍然在用程式碼行數來衡量軟體。

你實際上可以建造的超級酷東西

這不是一個玩具般的論點。這個 Agent 比那 50 萬行的 Rails 應用程式 做得更多，而且只用了新程式碼的一小部分。具體來說：

黑客松評審。 兩個星期六前，我們舉辦了一場 GStack/GBrain 黑客松。85 個作品提交。我上傳了包含所有作品的 Google Drive 資料夾，然後說「開始」。這個 Agent 分析了每個儲存庫的程式碼品質，對每位參與者做了深入研究，觀看並截圖了每個示範影片，為螢幕評分，並將所有 85 個團隊排序。然後它告訴我這批作品中值得關注的五個應用程式。評審一場黑客松從好幾天的苦差事變成了大約 30 分鐘。

我沒有寫這個程式碼。我讓 OpenClaw 執行任務，並引導它。然後當它完成時，我說 把它技能化，現在它變成一個壓縮檔，任何人都可以永遠對任何黑客松的試算表執行它。我現在經常說「技能化」，我已經有超過 350 個技能包。幾乎所有我需要做的個人與工作任務，現在我的 Agent 都能做。

這在一個例子中說明了這種翻轉。一個原本會是一個真正的軟體專案（包含爬蟲、評分管道、影片處理、研究模組、排名系統）的能力，反而變成了 Markdown 加上一點程式碼，由 Agent 在一個下午內建構完成，並且每個人都可以重複使用。

附帶一提：黑客松的優勝者實際上寫了程式碼，我最後將其打磨並合併到主分支！GStack 現在可以在模擬器和真實裝置上測試 iOS 應用程式，這個完整的功能是一個人在黑客松中花不到 8 小時完成的！

Token 極大化

有一個入場費，而且幾乎沒有人願意支付：你必須願意在 token 上花錢。

Peter Steinberger 建立了 OpenClaw，我最喜歡的 harness。他曾說過他願意為此每年花費大約一百萬美元在 token 上。大多數人聽到這個會退縮，但他們不應該，因為這就是關鍵：如果你能這麼做，你就能活在 2028 年，而且其他人要花好幾年才能趕上。

這就是為什麼 OpenAI 決定以 token 積分的形式，向每家 YC 公司提供高達 200 萬美元的無上限 SAFE。當你能把原始智慧轉化為 token，然後輸出對用戶實際可用、能解決用戶願意付費的真實需求的東西時，神奇的事情就會發生。如果你是一位創辦人，你需要最大化利用這種能力。（這就是為什麼我一直強調 技能化，因為這是實現這些好結果的真實方法。）

在過去的時代，我們把 LLM 呼叫當作過於昂貴而不敢使用。我們配給它們。這個直覺現在正是阻礙人們前進的原因。如果你願意 token 極大化，願意讓 Agent 自由地燃燒 token 並持續運行，你就會得到一個比別人早 1994 年進入網際網路的領先優勢，而這只要用 token 來支付。這會把超過 99.99% 仍然在對一個價格暴跌的資源斤斤計較的組織排除在外，並將這個領先優勢交到少數理解這件事的人手中。

每年花費幾十萬美元（對某些人來說更少），你今天就可以用全世界在幾年後被迫使用的方式來運作。

你可以在 2026 年活在 2028 年，這筆交易值得現在多付一些，因為那些今天價值 10 萬美元的 token，明年會值 1 萬美元，後年會值 1000 美元，也許到 2028 年底會值 100 美元。如果你能告訴世界上任何一位創辦人，你可以投資六位數的資金來生活在未來 2 到 3 年，並將這個優勢保持多年，那麼 100 位稱職的創辦人裡，100 位都會接受這個交易。

唯一阻礙就是 2013 年的直覺，它告訴你模型呼叫太昂貴，不能隨意使用。它們不是。那是舊的經濟學。翻轉已經發生了。