Engineering

上周六下午，我在 GitHub 上刷到一个 5k star 的开源 CLI 工具——一个看起来挺漂亮的本地日志聚合器。我心血来潮：能不能用 Claude Code 复刻一个？

三个小时后，核心功能跑起来了。彩色输出、文件 watch、正则过滤、多源合并，一应俱全。我兴奋了大概五分钟，然后意识到一件让我心里一沉的事：

我根本不需要这个工具。

那为什么三个小时前我会觉得"做出一个这样的东西"是有价值的？

因为在我过去十几年的职业训练里，“能做出来"本身就是稀缺的。一个能从零搭出完整工具的工程师，值钱。但今天下午，这个稀缺性在我自己的笔记本上被亲手碾碎了。

三个月前，我用 Claude Code 花了一个下午搭了一套完整的钉钉消息监控系统：自动抓取指定群的消息、按关键词分类、生成每日摘要、定时推送到我的私聊。整套流程从数据采集到定时任务，大约 500 行 TypeScript。

同样的事情，如果走公司正规 IT 流程——提需求、排期、开发、测试、上线——保守估计三个月，还不一定能排上。

这件事让我确信一个判断：LLM 厂商把重注押在 Coding Agent 上，是目前最正确的战略选择。 不是因为 Coding Agent 能替代程序员，而是因为它把"用代码解决问题"这件事的门槛，从"需要一个工程团队"降到了"需要一个能清楚描述问题的人"。

上周，一个做 ToB SaaS 的朋友跟我吐槽：他花了两周让 AI 帮忙写了一套完整的 CRM 后端，代码质量不错，测试覆盖率也够。但上线三天就被叫停了——因为产品方向本身就是错的，客户根本不需要这个功能。

两周的 Token 消耗，毁于一个没被认真思考过的问题。