Corey Rosamond · 2026/9/11 · 约 5 分钟阅读
本文为英文原文的简体中文译文。资料和事件日期保留原文发表时的语境；代码示例保持原样。 Read in English
如果只有写提示词的人在通话中盯着，应用才能工作，那么它还没完成。
我开发软件，也使用 AI 工具。更快地把想法变成可操作的东西很有价值，可以在投入数月之前验证想法。
让我担心的是接下来那一步：能运行的演示被当成已完成的业务系统展示，大家悄悄不再问谁来维护它。
当企业开始用自建工具替代软件采购时，这个区别就更加重要。
自己开发的讨论正在扩大
麦肯锡 8 月 25 日的 AI 现状调查显示，32% 的受访者表示，其组织因为能用编程智能体内部开发，而放弃购买至少一种软件产品或功能。80% 报告个人生产力提升，但认为 AI 对全公司盈利有正面影响的比例为 37%，与前一年基本相同。
这些是问卷回答，不是对各家公司回报的审计。研究覆盖 97 个国家的 1,719 名参与者，答复收集于 5 月和 6 月。它不能证明编程智能体造成了个人效率与公司结果之间的差距，但说明这个差距值得讨论。
我担心有人读到第一个数字，就认为可以忽略初始开发之后的一切。
订阅账单很显眼，但周五花时间修内部工具的员工更容易被忽略。权限申请、损坏的集成，以及必须人工核对才敢发送的报告，也一样。
如果比较时这些工时消失了，自建软件当然会显得便宜。
演示跳过了棘手的部分
设想一个小型客户门户。这是假设场景，但问题很常见。
演示很好看：客户登录、上传文件、看到整洁仪表板。现在让第二位客户登录。他能否通过修改地址访问第一位客户的文件？上传中途停止怎么办？员工离职后能否及时失去访问权？
再试试重复付款、登录过期、邮件服务不可用，以及从昨天的备份恢复。
这些并不是要求原型变得复杂。原型可以粗糙，它的工作是帮助学习。问题在于真实客户数据和真实业务承诺已经进入，而大家仍把它当实验。
精致界面非常善于掩盖未完成的系统，而 AI 让精致界面更容易制作。
更多代码可能带来更多后续工作
New Relic 委托的 6 月报告中，78% 的受访技术负责人表示发布 AI 生成代码后事故增多，86% 表示资深员工花了更多时间修复。Hanover Research 调查了 200 位美国大型企业技术决策者，这些企业已在软件工程中使用 AI。
这是供应商赞助的管理者调查，不是对照实验，也不是对您下一项目的预测。New Relic 销售监控软件，应保留这个背景。调查仍然描述了一类仅用代码生成计时器无法发现的成本。
依然需要有人理解变更、判断行为是否正确，并在不正确时决定怎么办。更快生成首版很有价值，更快生成明天的支持工单则没那么令人印象深刻。
我也不认为答案是禁止 AI 编程。METR 在 2026 年 2 月研究更新中表示，开发者从 AI 获益可能比其 2025 年初研究显示的更多，同时提醒选择效应让新结果难以解释。把旧的“速度变慢”标题当成普遍结论，和相信发布视频里的每项提速宣传一样草率。
有用的问题是：把评审、修复和支持算进去后，最终完成了多少可靠工作？
问问谁负责周一早上
原型成为业务依赖之前，先明确几个不那么光鲜的问题。
- 谁掌握账号？企业应知道代码、域名、托管、数据库和付费服务在哪里，以及如何访问。
- 到底检查过什么？要求看到关键客户流程、权限边界和失败情形的测试。单凭绿色截图说明不了什么。
- 失败时谁会知道？告警需要一位同意响应的接收者，否则第一套监控系统就是生气的客户。
- 有人能恢复吗？成功恢复过的备份，才更有说服力。
- 长期保留要花多少钱？计入托管、AI 用量、维护，以及内部员工的运营时间。用量变化后重新估算。
答案应与风险相称。一次性内部实验，不需要与保存客户记录的付费服务相同的安排，但作决定的人必须理解差别。
我还会问一个能穿透顺滑销售话术的问题：如果你明天不再做这个项目，我究竟拿到了什么？
让原型保留原型的身份
快速实验、小工具，以及从未自称开发者的人制作的软件，都有很多空间。这是正在发生的好事。
让这些工具变得可靠，也是一项值得收费的工作。首版出现得快，并不会让后续工程变得不必要。
在 Rosecraft，我希望人们也看见那些不那么上镜的细节：老用户返回行为、集成、部署，以及实际交付范围。作品集里可以看到这些例子。
使用 AI，做出实验，弄清是否有人需要它。
然后，在把它当成产品出售或让企业依赖它之前，明确演示结束后由谁负责。
发布视频会结束，软件仍会继续运行。