AI时代原型制作速度的提升与工程思维转变

注：这些是对我的工作流程在过去一年中如何转变的个人反思，并非任何工具的宣传。你的体验会（而且可能应该）有所不同。几年前，我写过我对一次性原型的热爱；那些小概念验证纯粹是为了将想法从脑海中取出并转化为有形的东西。

当时，我最大的瓶颈是我自己：搭建项目、处理无聊的部分、直到能够真正测试有趣部分所花费的时间。快进到现在，这个瓶颈几乎消失了。我一直有点犹豫要不要写这个。我已经分享了一些关于AI如何融入我工作流程的谨慎想法，并且我仍然坚持这些观点。

我仍然认为行业正在实时摸索，也仍然认为谨慎是值得的。但谨慎并不意味着盲目，诚实的事实是，AI改变了我从“我想知道如果……”到“哦，它成功了”的速度。如果你最近看过我的GitHub，你会注意到一系列新的仓库出现。

Sakoa，一种我从头开始设计的渐进式系统语言，包含效果系统、三种内存模式以及一个具有多个后端的MIR。Kato，一种介于JSON、TOML和YAML之间的符号语言，但明确设计为对人类和智能体都友好。

Seal，一个微小的CLI工具，通过将密钥隐藏在操作系统原生凭据存储中来悄悄干掉.env文件。

Karabiner，一款iOS优先的智能体原生消息应用。Plim，一个受Notion启发的、可嵌入的网页块编辑器，具有框架无关的核心和React绑定。还有一些正在打磨、尚未准备好亮相的项目。

几年前，这个列表会是三个带有README的仓库、两个废弃的分支，以及一个我暗自自豪的工作原型。现在呢？原型存在了。它们能运行。其中一些还有测试。有几个开始看起来像真正的项目。

虽然并非所有想法都会变成严肃的东西（而这正是重点），但能够真正尝试一个想法，而不仅仅是谈论它，确实令人满足。没有人真正警告我的是，AI在多大程度上改变了工程工作的形态，而不仅仅是速度。当我不再逐行输入代码时，我被迫以不同的方式思考。

我在考虑边界、契约以及各部分如何组合在一起。在系统存在之前，我就编写全面描述系统的提示和规范。这种转变听起来很小，但它已经悄然带来了变革。我在更抽象的层面上进行规划，在解决问题之前先构建框架，而且我在委托方面明显做得更好了——无论是委托给智能体还是人。

事实证明，“精确地描述成功的样子，让初级工程师（或模型）能在你不在场的情况下执行”这一技能在两个方向上都是相同的。

分享愿景、分解工作、预判可能出现问题的地方——这些都是我被迫更有意识锻炼的肌肉，我因此变得更好。我松散地追踪这一点已经有一段时间了，主要是出于好奇。

根据我自己的日常工程任务（大致以典型工作的PR时间来衡量），我的平均速度比智能体成为我工作流程中有意义的一部分之前快了大约4倍。有时更多，有时更少，有时智能体会做一些令人愉快但奇怪的事情，让我花一个小时来撤销（我很乐意将其计入平均值）。

但这个数字低估了更有趣的影响：我能承担的工作类型已经改变。以前我会归入“好主意，没时间”的事情，现在可以塞进一个下午。以前我会畏缩的重构现在变得可行。尝试的成本已经降低到我会直接尝试那些原本会在文档中争论的事情。

这并非全是好处。让我高效的速度也意味着我输入的代码比以前少，而且我注意到我必须刻意保持自己的技术敏锐度。如果我放任不管，工具会乐意完成所有事情；但那不是我想要的交易。我仍然想知道我工作的东西实际上是如何运作的。

所以我开始故意为手工部分留出时间。手动实现端到端的东西。阅读源代码而不是要求摘要。

坐在调试器旁边，而不是把堆栈跟踪粘贴到聊天里。这更慢，有时令人沮丧，但可能是必要的——既为了我自己的理智，也因为AI不够用时仍然需要真正懂行的工程师。另一面则更令人愉快：有了新的速度，很容易腾出时间进行探索、学习和原型制作。

过去我花在项目中不可避免的中间部分的时间，现在可以自由地用来尝试新想法、深入挖掘我不完全理解的东西，或者仅仅为了好玩而构建一些奇怪的东西。这是我乐意做的交易。这种新节奏也体现在我的日常工作中。

在不深入细节的情况下（一旦获得适当的批准，我会写出完整的文章），速度的提升让我能够在角色的几个不同领域产生影响，否则我不会有精力去触及：- 我帮助引入了一些自动化功能，为其他工程师提供支持；这是我真正引以为豪的工作，希望很快能好好写一写。

- 我还深入研究了我们的内部代码空间启动时间，并成功实现了约50%的削减。关于我们如何做到这一点，我有一篇更长的文章，但必须等待。

这两件事在几年前我可能都有想法，但没有空间在核心工作之外实际交付。速度的变化不仅加快了我已经在做的事情，还扩大了我能做的事情的范围。该领域的其他一些工程师也在撰写类似的转变，阅读这些内容令人安心（也很有帮助）。

我特别推荐两个：- Mike McQuaid（Homebrew负责人，前GitHub员工10年）对他当前的智能体设置进行了精彩的描述，包括使用沙箱和git工作树来并行化工作。他关于“更多token/支出直接转化为更高速度”的框架是对未来方向更清晰的阐述之一。

- Cassidy Williams，现任GitHub员工，使用Copilot CLI做了很多小型但非常令人满意的个人项目，包括一个有趣的小设置，将她的罗技MX Creative Console连接到她的Elgato灯上。

这是一个很好的例子，说明“我自己来构建”的门槛已经降得多低。我还推荐Simon Willison的超能力帖子，更广泛地了解编码智能体在现实中的能力；如果你还没读过，非常值得一读。我仍然不认为AI是魔法，我仍然对更广泛的图景持谨慎态度；

环境、金融和社会问题并没有消失。

但对我来说，现在的日常现实是，我可以比以前更快地行动、更大地思考、交付更多。这真的很有趣。我没有一个简洁的结论来收尾。我只会继续原型制作，在需要时继续亲自动手，并继续关注什么在变化、什么没有变化。

随着事情不断变化，会有更多想法。下次见……✌🏽