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最优秀的公司将停止编写软件 AI 编程革命
May 25, 2026

最优秀的公司将停止编写软件

💡 文章信息:作者:Phin Barnes (Partner @ The GP) | 英文原文:点击阅读 💡 核心论点 随着 AI 能够极度低廉、高质地生成代码,编写软件的物理过程将彻底商品化。 软件行业迎来“耐克时刻”:价值从直接生产软件(写代码)剥离,向定义产品与掌控用户关系端聚拢。 未来的软件公司将转型为拥有极强设计感与分销能力的“品牌商”,将工程细节全权交付给 AI 驱动的“工厂”。 📑 严格逐字逐段翻译 最好的公司将停止开发软件 一双鞋、一个规格和软件的耐克时刻 我在台湾为 AND 1 工作的第一天教会了我很多东西。那是1998年,我从费城飞到台北,然后开车到台中。我第一次见到我的老板,递给我一管从美国带来的蓝图,就像死海古卷一样。他将它们摊开在桌子上,做了一些编辑,然后将它们卷回管中。他把它连同地址一起交给了我。我们和当地开发团队的一名成员一起开车前往该地址,停在市中心一条小巷的一扇金属卷门前。里面有一位年长的男子,穿着工作服和白色汗衫,手指上叼着香烟,旁边的长凳上放着 Dremel 工具。 在同事的指示下,我把一管图纸递给了他。他把它们钉在长凳上方的墙上,把香烟放到嘴边,抓起中底的轻木坯料,启动了 Dremel。几分钟后,中底/外底设计的比例 3D 模型就完成了。他将这个过程重复了三遍。每次,停顿足够长的时间来点燃一支新香烟。 他的手的准确性让我大吃一惊。他还了解鞋子的工程设计,并对二维​​设计进行调整,以考虑施工方法、大规模制造工艺以及整体最终产品的耐用性。 3D模型雕刻完成后,他会记下这些修改。 我们拍摄了数码照片,通过电子邮件将其发回给我们在美国的设计师,并在一两周内迭代了设计。设计完成后,我们的工厂合作伙伴创建了样品模具并将中底/外底组合送回美国的产品团队进行审查。使用遮蔽胶带和铅笔对 3D 样品进行设计编辑,然后运回亚洲进行模具修改,并重复该过程直至样品获得批准。从那时起,生产模具被雕刻在铝上,生产样品在中国制造。我会经香港前往那里,并在最终成本计算和责任工程完成之前审查生产版本。 大约在我开始这些旅行两年后,我在广州和东莞之间的一家工厂与一位生产经理交谈,这时我身后的数控机床突然启动,开始雕刻金属。当我从跳跃恐惧中恢复过来后,我问发生了什么事。他们告诉我,位于俄勒冈州的耐克设计团队已经按下了“打印”键。 从工艺到自动化的演变立即让我感到宾至如归。随之而来的是,我感到害怕站在错误的一边。 NIKE 通过使用 CAD 软件、建立更深层次的工厂合作伙伴关系以及投资于在迭代过程的早期雕刻生产级铝模具的能力,压缩了设计时间。技术使他们能够定义规格,将其交付给工厂,并在几天内即可生产出可投入生产的产品。 随着生产变得更快、更精确、更抽象,运动鞋的价值从制造产品的双手转移到了那些知道什么应该存在、它的用途以及如何销售它的人身上。最好的运动鞋品牌最终并没有获胜,因为他们拥有生产的每一步。他们之所以获胜,是因为他们了解客户、定义产品、塑造品味,然后建立需求。工厂变得更加有能力、更加专业化,而品牌则更加贴近市场。 从历史上看,当工艺发展为大规模生产时,价值创造的来源就会发生变化。 几十年来,代码被视为技术的核心资产。编写该软件的公司还拥有一个组织内部的生产流程、客户关系和产品愿景。人工智能正开始将这些碎片分开。代码更容易生成,修改成本更低,并且作为独立优势的防御性较差。稀缺的工作正在向上游和下游转移。知道要构建什么、明确指定它、评估它是否有效并将其交到客户手中正在成为新的核心资产类别。 在运动鞋领域,生产变成了商品。它搬到了海外第三方工厂,获胜的品牌将精力投入到产品视觉、品味和分销上。我最终认为软件将像这样构建。最好的品牌将深入了解要构建什么(定义产品)以及如何将其交到人们手中(拥有客户),然后外包给“工厂”来运行和维护软件。 运动鞋剧本分为三个部分 运动鞋行业最终形成了明确的分工。 顾客购买鞋子。 耐克、阿迪达斯、新百伦等品牌设计产品、投资研发、维护客户关系并定义产品的构建。 工厂(Pou Chen、Feng Tay、Chang Shin)进行原型设计、生产和运输,以满足该品牌交付的规格以及针对交付日期和质量签订的 […]

优化软件工厂 企业级应用
May 12, 2026

优化软件工厂

作者:Tomasz Tunguz (Theory Ventures) | 来源:SandHill.io #283 AI/人力比例决策的核心权衡不是吞吐量,而是韧性。 当一个初创公司的员工在周一离职时会发生什么? 在一个 20 人的工程团队中,一个人辞职是 5% 的人员流失。剩下的 19 个人吸收他的工作。 但在一个深度使用 AI 的 3 人团队中(运行着 20 个自主代理),一个人辞职就是 33% 的人员流失。 代理不会辞职。它们会继续生成、审查、测试和部署。但训练、提示、验证和调试整个代理舰队的机构记忆,有三分之一就这样走出了大门。 AI/人力比例的三种形态 10/90(10% AI,90% 人力):典型的中期创业公司工程预算驱动约 20 名工程师和一层 Copilot、Cursor 及推理支出。传统层级结构。人工代码审查是瓶颈。组织架构看起来很熟悉。 50/50:同样的预算驱动约 12 名工程师和一个代理舰队。工程师变成方案架构师、问题分解者和提示设计师。管理幅度扩大,因为代理不需要站会。 90/10:3 名工程师坐在一个自主代理星座的中心——生成、审查、测试、部署、监控、优化。没有经理。没有层级。没有冗余。 来自制造业的教训 如果我们在构建软件工厂,也许是时候研究运筹学了。 在制造业中,经验法则很简单:让工厂保持 70-90% 的利用率运行。 在 100% 时,一次故障就会级联成错过的截止日期、疲惫的团队和丢失的客户。冗余不是浪费——它是保持系统健壮的特性。 工程团队不是工厂,但同样的逻辑适用。当你把编排知识集中在 3 个人的脑子里时,你就是在 100% 利用率下运行。 大多数初创公司现在还不应该做这个赌注。