Y11
2个月前
分享近期独立开发的感悟与经验,希望对大家有帮助: 1. 分清真实与虚幻:我们听到一些急功近利的PR文(譬如3个人,1年内ARR达到1000万美元,估值10个亿), 很多都只是瞎编故事(或者是神仙坐骑下凡享受生活)而已.真实情况是,在做SaaS系统的第一年基本不会有收入(至少不会立即盈利)。误信一些虚假信息,只会平添烦恼。 2. 流量的第一性原理:SEO(和流量)的第一性原理还是创作对别人有帮助的内容,而不是为了欺骗搜索引擎获得更多推荐。第一印象(调性)很重要,人们会对你的产品的感觉产生刻板印象,这个印象长期存在,不易改变。 3. 本份:创业不是为了打败别人(竞争对手),而是提供稳定、持久、可靠、有保障、效果可预期的基础服务和基础能力。关注自己的能力提升,关注我们的客户的投诉以及我们自身的能力改进,比关注竞争对手有价值。 4. 长期主义:很多时候产品所带来的回报不是立竿见影,有的产品回报甚至3年后才能看得到。不能以赌博和打彩票的心态做产品,而应像农民一般春耕秋收的心态。 5. 视人为人:创业期如果我们关注太多数字(如pv、uv、gmv),这将是大错特错。应该去关注数字背后这些活生生的人,他们有什么需求没有被现在的成熟产品满足。早期用户量不多时,我们与尽可能多的朋友联系,理解他们的需要,以确定产品上有什么还可以改进。好话和贬低的话我们都要听得进。如果过早像大喇叭一样只关注数字增长,创业必败。
Tz
2个月前
出来混 AI 的,帐总还是要还的 —— 谈谈 Vibe Coding 的技术债 一名初级工程师,项目交付期限迫在眉睫。他面前的屏幕上,GitHub Copilot 如同神谕般,一行行灰色代码自行浮现、补全。几个小时后,功能奇迹般地跑通了。团队沉浸在“敏捷”的胜利中,几乎没人深究那些由 AI 私语构成的逻辑——直到后来,有人翻开斯坦福大学与顶尖网络安全公司联合发布的研究,看到一行冰冷的数字:由 AI 辅助生成的代码,引入安全漏洞的概率,比人类开发者手写的要高出约40%。 这只是冰山一角。 一种更深层次的范式转移,正在另一个场景中悄然上演。 我指的是以 Claude 或 ChatGPT 为代表的对话式 AI。在那里,开发者不再只是接受零星的代码建议,而是将一整块模糊的需求、一个棘手的问题,甚至只是一种“我想要个什么”的感觉,完全抛给 AI。AI 则像一位无所不知的建筑师,直接返回一整套设计蓝图和实现代码。 这种工作模式,业界称之为“随性编程”(Vibe Coding)。 它的核心驱动力,是一种名为“氛围感”(Vibe)的心理诱惑。它无关严谨的工程纪律,只关乎一种“俺寻思这样也没差啥”的顺滑直觉。AI 大模型,正是这种直觉的最佳催化剂。它把晦涩的实现细节打包成一个黑箱,直接递给你一个看似能用的答案。你像一个经验丰富的老手那样感觉到了解决方案,却跳过了成为老手所必须经历的、在无数次失败和调试中积累的思维磨砺。 如果说 GitHub Copilot 的低语还只是在诱导你随性地写下某一行,那么 Claude Code 的对白则是在鼓励你随性地构建整个系统。前者让你外包了打字,后者让你外包了思考。 这是一种智力上的借贷,利率高昂。 我记得一个朋友的团队,他们接手了一个创业公司早期的核心项目。创始人是个典型的效率信徒,他和他最初的几个伙伴,借助对话式 AI,在几个月内就搭起了整个商业模式的骨架。项目能跑,数据也好看。但当我的朋友团队试图添加一个新功能,或者修复一个隐藏很深的 bug 时,灾难降临了。 代码的耦合度高得吓人,像一团被雨水浸泡过的毛线。许多函数的命名看似合理,内部实现却充满了天外飞仙般的逻辑跳跃。没人能解释清楚某一段关键算法为何要那样写,唯一的线索是版本控制记录里的一句:架构经 Claude Code 重构,“效率提升”。原初的开发者早已离职,他们带走了对 AI 提示的通灵记忆,却留下了一份无法被后人理解的天书。 那感觉,不像在维护代码,更像在做知识的考古。 这正是随性编程最危险的技术债:它不只是代码层面的债,更是“认知层面的债”(Epistemological Debt)。传统的坏代码,我们称之为屎山,虽然棘手,但有经验的工程师尚能分析其构成。而 AI 生成的、未经充分理解和重构的代码,就升级为一座“魔法屎山”——它能运行,但你不知道它的地基是什么,不知道山体里埋的是龙脉还是龙遗。 从风险管理的角度看,这正在重塑团队的知识结构。过去,我们依赖 T 型人才,资深工程师的那一竖代表着对系统底层深刻的洞察力。而现在,市场对速度的畸形崇拜,正在催生大量横线人才——他们借助 AI 能快速拉通业务,处理各种 API,但对水面之下的冰山一无所知。当风暴来临时,这样的团队结构是极其脆弱的。 或许有人会反驳:工具无罪,是人使用不当。这话没错,但它忽略了商业环境的巨大引力。当你的竞争对手用 AI 将开发周期从三个月压缩到三周时,你的老板很难有耐心听你解释第一性原理和长期主义的重要性。市场的压力,会逼迫所有人饮鸩止渴。 一个值得关注的动向,是类似 SafeCoder 这样的在研项目。它们尝试在 AI 生成代码时,就进行实时的安全扫描和合规性检查,试图在源头消毒。这是一种技术上的努力,值得肯定。但它能解决认知黑箱的问题吗?恐怕不能。它更像是在给一个你根本不认识的厨师递上来的菜肴做毒物检测——你能确保这次无毒,但你永远不知道他的烹饪理念是什么,下次他会不会因为对鲜味的独特理解而加入什么新奇的东西。 我们追求的速度,正在抵押我们理解系统的能力。 这种由 AI 喂养的代码直觉,让我们沉浸在氛围感中,误以为自己掌握了魔法,其实只是在随性地预付一张未来的账单。而这张账单的利息,是以我们对系统的失控为代价缓慢滚动的。 下一次,当 AI 口吐莲花呈现出整个方案时,你有能力和信心,去追问出冰山下面的“为什么”和“如何做”吗?