软件背后的那个人
摘要
Linear 联合创始人 Karri Saarinen 反思道,优秀的软件承载着创造者的视角,并警告称,由 AI 智能体驱动的开发方式可能会让产品沦为缺乏统一观点、没有灵魂的功能堆砌。
暂无内容
查看缓存全文
缓存时间: 2026/10/18 16:56
# 软件背后的人
来源:https://karrisaarinen.com/posts/someone-behind-the-software/
一个人出现在软件窗口后面,背景是灰色的抖动图案。我认为好的产品承载着制造它的人的某些东西。他们的经验、他们在意的事物,以及他们认为事情应该如何运作。你可能不知道那些人是谁,但你能感受到他们的视角融入在产品之中。
这个行业经常把软件说得像是从工厂里生产出来的一样。你收集需求,构建功能,然后衡量它们是否有效。遵循流程,你就应该得到好的结果。如今我们又在谈论用 agent 自动化整个流程。
但两个团队可以接触类似的客户,使用同样的技术,却做出截然不同的东西。差异在于他们如何理解所看到的事物,以及他们构建产品的风格。创始人的背景或公司 DNA 也对此有很大影响。
在 Linear (https://linear.app/about),我们一直更重视直觉而非流程或数据。我认为人们有时将其理解为基于个人偏好的决策,缺乏深思或证据。我们所说的直觉是通过经验和理解培养出来的。你做产品、和客户交流、犯错误,然后学会关注什么。直觉就是你对事物的判断力,是运用你的判断,而不是躲在没有面孔的数据后面。
在发布之前,我们和不同公司、不同角色的人交流过他们的工作方式。我们自己对这类软件也有不满,但那些对话帮助我们理解了哪些是超出我们自身经验之外的重要因素。那些对话之后,我们的视角变得更好了。
所以最终,产品通过创造者关注什么、决定不做什么、以及在功能技术上可用之后还继续打磨什么,逐渐形成了自己的性格。我有时把这称为产品的灵魂。你能感受到有人在意整个东西是如何拼合在一起的。
一个功能可以单独运行得很好,但仍然可能让整个产品变差。识别这一点需要对产品应该是什么有所信念。必须有人做出判断,然后保持足够贴近客户,以验证自己是否正确。
最近,很多产品开始让我觉得杂乱,包括一些非常成功的公司的产品。人们似乎更多地在思考技术能做什么、还能添加什么,而不是产品应该呈现什么形态。产品的变化主要是加法式的,而不是在改善核心问题。
我认为原因是:添加新能力比重构现有能力容易得多。于是每个产品都变成了一堆能力的集合,却没有真正统一的视角。
我有时会想,这是否与工作方式的组织形式有关。个人和 agent 协作,各自独立产出变更,每个人都像在运营一个小工厂。每一个变更单独看可能是合理的,但放在一起就开始像弗兰肯斯坦的怪物,而不是一件精心雕琢的雕塑。
没有共享的视角、灵魂或思考,产品就变成了所有输出的平均值。那些曾经赋予它性格的选择正在被日益稀释。能用的东西更多了,但越来越难以感受到背后有某个人,甚至某种东西的存在。
做软件正变得越来越容易。我希望这能给人们更多空间去培养自己的视角,并沿着它走得更远。去深入理解一个问题,并不断打磨答案,直到各个部分真正融为一体。
我想感受到软件背后的创造者,而不是工厂。
相似文章
最近我看到的(软件行业)
作者反思软件行业中的生成式AI浪潮,记录了坚持'手工软件'精神的小型社区与项目(如Polyphony、Evocation、slopscore),呼吁以人本主义的设计实践和组织方式抵抗AI流水线化。
AI代理是否让构建软件比理解软件更容易?
一位开发者反思了AI编码代理如何能够快速构建和修改软件,但开发者往往失去对代码库架构和决策的理解,从而带来新的工程挑战。
@saranormous: https://x.com/saranormous/status/2064510215056400652
尽管以Devin为代表的AI编程助手取得了快速进展,显著提升了代码编写和交付的速度,但本文认为,软件工程中最有价值的部分仍难以通过基准测试衡量,并且需要人类的判断和组织协调,这些是无法轻易自动化的。
Andrej Karpathy(OpenAI联合创始人、前Tesla AI负责人)表示,作为程序员,他从未感到如此落后——并用一句话解释了原因
Andrej Karpathy表示,作为程序员,他从未感到如此落后。他解释说,软件3.0将编程从编写代码转变为在上下文窗口内进行提示,这重新定义了这份工作,而非让其变得更简单。
@bentlegen: 要做出*真正*好的软件,你必须大量使用它,但许多人现在花在编程智能体/工厂里的时间比花在他们正在构建的应用上的还要多……
开发者 Ben Tlegen 指出,构建真正优秀的软件需要大量的亲身使用,但他警告说,许多开发者现在花在 AI 编程智能体里的时间比花在他们正在构建的实际应用上的还要多。