破防了，工程師搶著給 AI 當(dāng)牛馬，還說「真香」

習(xí)慣了給 AI 寫提示詞的你可能不敢相信，現(xiàn)在的 AI 已經(jīng)開始反過來給人類下達(dá)指令了。

最近，Midjourney 工程師 @aidanshandle 在 X 上發(fā)了段視頻。視頻里，Claude 并沒有乖乖寫代碼，而是反客為主，給坐在屏幕前的人類布置了一連串任務(wù)：

去 TestFlight 發(fā)包、去寫文案、去跑測試。

確保你的 TestFlight 測試版本穩(wěn)定，并且改進(jìn)后的語音輸入功能運(yùn)行正常。在邀請外部用戶參與測試之前，請在多種設(shè)備和不同 iOS 版本上進(jìn)行充分測試。

在 App Store Connect 中創(chuàng)建一個清晰的 TestFlight 邀請鏈接。進(jìn)入你的應(yīng)用 TestFlight 頁面 → 外部測試 → 創(chuàng)建公開鏈接（最多可邀請 10,000 名測試者），或者通過電子郵件添加特定測試者。

在 Twitter/X 上發(fā)布你的 TestFlight 鏈接，并附上清晰的說明，介紹你的鍵盤語音輸入功能、有何優(yōu)勢、適合哪些人測試。

等等，這劇本不對啊。

AI 不應(yīng)當(dāng)是聽命于人的工具嗎？怎么現(xiàn)在開始指揮人干活了？這一幕也不禁讓許多圍觀網(wǎng)友瞬間聯(lián)想到了那部經(jīng)典的動畫片《料理鼠王》。

影片中，老鼠雷米正是躲在廚師小寬的帽子里，通過拉扯頭發(fā)操控人類烹飪出頂級大餐。只不過，現(xiàn)在雷米的角色是 AI，而人類成了小寬。

而 AI 能當(dāng)上「老板」，得先從 Claude Code 說起，這是 Anthropic 推出的終端原生 AI 工具，定位為「智能體」（agent），主要通過命令行與開發(fā)者交互，具備自主執(zhí)行任務(wù)的能力。

它的核心邏輯是個遞歸循環(huán)：收集上下文、制定計劃、采取行動、驗證工作。具體來說，它會主動掃描項目文件，讀 Git 日志，分析代碼依賴。

關(guān)鍵是它有實(shí)際執(zhí)行權(quán)限。運(yùn)行 Bash 命令，創(chuàng)建文件，編輯代碼，跑測試腳本，這些都能干。如果測試失敗，它會自己改 Bug，重新進(jìn)入循環(huán)。這個能自我迭代的閉環(huán)，能夠讓 Claude Code 可以長時間無人值守運(yùn)行。

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在視頻爆火之后，工程師 @aidanshandle 也連夜開發(fā)了一個名為 Shannon 的應(yīng)用——方便更多人讓 Claude 反向當(dāng)老板，指揮自己給干活。

實(shí)際上，這樣的行為也可以用一個簡單的例子可以類比：導(dǎo)航和司機(jī)。

當(dāng) AI 的規(guī)劃能力超過人類時，讓 AI 指揮顯然效率更高。比方說，當(dāng)你開車去陌生擁堵城市時，你完全放棄了路線規(guī)劃權(quán)。地圖掌握實(shí)時路況、所有路線數(shù)據(jù)、計算最優(yōu)解，你只負(fù)責(zé)轉(zhuǎn)方向盤踩油門。

無它，聽它的，效率最高。

2025 年之前，主流 AI 協(xié)作愿景是半人馬模式，這是最早由前國際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫（Garry Kasparov）提出的理論，指的是人類直覺加機(jī)器計算，協(xié)同大于各自單獨(dú)工作。

最近大火的 Cowork 同樣震驚了整個開發(fā)圈，用戶下達(dá)模糊指令后離開，AI 自主規(guī)劃執(zhí)行。遇到無法識別的文件，AI 會發(fā)「工單」。

這也導(dǎo)致，人類的辦公體驗被徹底改變了。你授權(quán) AI 訪問本地文件夾，AI 自動重命名文件，整理下載目錄，從截圖提取數(shù)據(jù)生成表格。結(jié)果很明顯：大家都接受了。因為效率確實(shí)提升了，工作確實(shí)變輕松了。

至于主導(dǎo)權(quán)是誰的，似乎沒那么重要。

值得一提的是，Node.js 之父 Ryan Dahl 昨天在社交媒體發(fā)文稱，人類編寫代碼的時代已經(jīng)結(jié)束了。與之前大火的「Vibe Coding 氛圍編程」的概念不謀而合，這句話的言外之意是，程序員不再寫具體語法，而是向 AI 描述意圖。

月初連 Linux 之父 Linus Torvalds 也被發(fā)現(xiàn)開始 Vibe Coding。

他在 GitHub 上發(fā)布的新項目 AudioNoise，在自述文件中坦言這是一個和吉他效果器相關(guān)的代碼庫，而「這個 Python 可視化工具基本上是用 Vibe Coding 的方式編寫的。」

而在 Ryan Dahl 推文的評論區(qū)里，Google 軟件工程師 Logan Thorneloe 深表贊同：「軟件工程確實(shí)已經(jīng)發(fā)生了根本性的改變」

程序員不妨嘗試對著 AI 說出你的訴求，讓 AI 來負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。一旦許愿完成，AI 反過來指揮人類測試、部署、查文檔，順理成章。

當(dāng)然，這個前提正如網(wǎng)友所說，「真正的轉(zhuǎn)變或許是編寫代碼到審查代碼——仍然需要有人深刻理解優(yōu)秀代碼的標(biāo)準(zhǔn)，才能發(fā)現(xiàn) AI 自信地生成優(yōu)雅卻無意義的代碼。」

雖說接受歸接受，但心理沖擊還是實(shí)實(shí)在在的。去年底，DeepMind 研究員 Rohan Anil 的一句話成了行業(yè)痛點(diǎn)：「在汽車時代，我感覺自己像一匹馬。」

工業(yè)革命前，馬是工作核心動力。

汽車出現(xiàn)后，馬沒有變?nèi)酰廊粡?qiáng)壯、甚至可愛，但在運(yùn)輸這件事上，它不再重要了。隨著 AI 能力的一日千里，AI 在代碼生成的速度和質(zhì)量上雙雙超越人類平均水平，軟件工程師們同樣面臨相同的困境。

之前，OpenAI 聯(lián)創(chuàng) Andrej Karpathy 曾預(yù)言：軟件工程這個職業(yè)，正在被一場「9 級地震」徹底重塑，人類對代碼的貢獻(xiàn)變得「日益稀疏」。如今，這場地震也終于具象化了。

比起焦慮 AI 會產(chǎn)生自我意識反抗人類；現(xiàn)在看來，更微妙的變化是：AI 非但沒有反抗，而是溫柔而高效地接管了越來越多的執(zhí)行細(xì)節(jié)，然后在需要的時候，禮貌地轉(zhuǎn)頭對你說：「麻煩幫我查一下這個文檔。」

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