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摘要
Superpowers 6开源项目展示了AI不仅能写代码,还能自主优化开发流程(如审计、合并任务、减少浪费),这标志着AI开始管理自身工作流,比人类管理者更严谨。文章强调诚实的评估体系(eval)是避免自我欺骗的关键。
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缓存时间: 2026/07/04 18:51
我们一直以为 AI 只会写代码,判断力还在人手里,这次不一样了
最近有个叫 Superpowers 的开源项目发布了新版本,圈子里都在传(《Superpowers 6》,Jesse Vincent(obra/fsck.com/Prime Radiant),2026-06-15),说这是“AI 开始优化 AI 自己的生产线了“,递归自我改进,很酷。我自己天天在用这套框架搭 agent,我想说,大家都读偏了。真正要命的,不是 AI 能改进 AI 写的代码。你得看清楚,那个 AI 到底干了什么。
作者原本那套流程很讲究:先规划,再严格测试,再让不同的 subagent 去做代码质量和需求符合度的 review。质量高,但慢、烧 token。然后他做了件有意思的事,不让 AI 去写业务代码,而是让它去审计这套流程本身。这个 AI 发现,reviewer 老是浪费大量 token 去跑 git 命令,于是它把要审的东西提前打包好,让 reviewer 不用再自己去翻;它还去测试,把代码质量 review 和需求符合度 review 这两个岗位合并,能不能减少重复劳动;它甚至改了“什么样的活该派给什么样的 agent“这个分工规则。你品品这几件事。这根本不是写代码。这是管理。这是工业工程。这是一个好的工程经理、一个丰田生产线顾问在干的活:找出浪费,砍掉重复,理顺分工。
过去两年,我们一直在给自己讲一个很安慰的故事:AI 会写代码,可判断力还在人手里,做什么、谁干什么、浪费在哪、活怎么组织。而这件小事,是第一个有数据、有实测的信号,告诉你:这一层,我们以为的那个最后的人类堡垒,那个“关于工作的判断“,正是现在被自动化掉的东西。而且它干得比大多数人类经理都严谨。它每做一个实验,都先把假设和预测登记在案;它跑的是对照实验;它连失败的、没效果的结果都照样记下来,一视同仁。它是在自己的工厂上,跑了一遍科学方法。一晚上。作者去睡觉前,随口让它去再省 15%,第二天早上他醒来,发现这个 AI 自己独立想到了他前一天贴在 Slack 上的那个优化思路,还测试了、还真省下了那 15%。它已经不是一个工具了,它是团队里一个不睡觉的同事,而这个同事,恰好还是那座工厂本身。
而这,才是那个所有人挂在嘴边、当成 AGI 神话去膜拜的循环:那个能改进你工作的东西,回过头来,开始改进“改进你工作的这个过程“,然后它就复利了。只不过,它出现的样子,土得不能再土:一个开源框架,运行时间降了 50%,token 成本降了 60%,就因为一个机器人注意到那几个 reviewer 在瞎跑 git 命令。那个大家想象中的自我进化末日,没有以一个超级智能改写自己权重的样子降临,它是以一个不要工钱、还不睡觉的、极其称职的流程工程师的样子,来了。土,反而比科幻版更真实,而且它已经在这儿了。
但下面这一层,才是真正重要、也几乎所有人都跳过去的。这整件事能成,唯一的原因,是有个人类,搭好了那个 AI 自己伪造不了的东西:一块诚实的记分牌,也就是 eval。而真正的教训,根本不是“他们优化成功了“。是当他们第一次把这个“优化“拿到另一套环境上一测,结果显示:毫无提升。他们本可以耸耸肩就过去了。可他们去刨了,然后发现,是他们的测量坏了,那套 eval 一直在拿旧版本做基准。这块记分牌,不只是给那个提升打了分,它是在他们即将相信一个谎言的前一步,把他们拽了回来。你好好体会这一下。在一个 AI 是“流畅度机器“的世界里,它能让任何东西感觉上更快、更干净、更好,而你和一整仓库的、自信满满的自我欺骗之间,唯一站着的,就是一个你没法作弊的数字。没有 eval,“AI 优化了我们的流水线”,跟“AI 给我们讲了个好听的故事、我们点了点头“,是分不出来的。
所以,这下一个阶段,真正稀缺的本事是什么?不是写 prompt,那是操作机器,而机器正在学会操作它自己。甚至也不只是“设计那套工作流“。是搭一块诚实到会让你难堪的记分牌,以及,有那个甘愿输给它的谦卑。过去两年,所有人爬的那把梯子,是“把话跟 AI 说得更好“。而这件事在告诉你,梯子挪位置了:价值不在操作那条生产线了,在给这条生产线造一个良心,造那个在所有人、包括那个 AI 都在对你说你想听的话时,唯一还肯跟你说实话的仪器。这活儿我靠它吃饭,我实话实说:把 prompt 写好是个不错的本事,可它正在飞快地贬值。而搭一块你甘愿被它羞辱的 eval,才是我押的那一个。
说到底,那座工厂,现在开始自己改进自己了。而车间里剩下的那一个人,他既不再拧螺丝,甚至也不再指挥那些机器人了。他站在那一个机器人造不出来的仪表前,盯着那个数字,看它到底有没有跟他说实话。所有人都在问,AI 会不会把写代码这活抢走。可这件小事,问的是一个更扎心、也没人想回答的问题:当那个 AI 重新设计了工作、质疑了岗位、重新分派了工人,而且干得比你还严谨的时候,你的活,是什么?我目前找到的唯一一个诚实的答案是:去做那个搭起记分牌的人,那个到今天都还愿意去读一个说“你错了“的数字的人。所以,你在搭的,是那块记分牌,还是只是越来越擅长被人告诉你“你是对的“?
来源:https://blog.fsck.com/2026/06/15/Superpowers-6/
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