今天，在知名的 Hacker News 技术社区上，一篇题为 “Software factories and the agentic moment”（软件工厂与能动时刻）的帖子引发了激烈讨论，参与评论多达三百余条。帖子探讨的核心是AI Agent时代下全新的软件开发模式。
讨论的焦点源于帖子引用的一篇文章，其中StrongDM公司的AI团队公开了他们采用的一种激进的AI构建软件模式。该模式包含两条核心规则与一条检验标准：
核心规则：
- 代码不允许人类编写
- 代码不允许人类评审
检验标准：
如果团队中每位工程师每天购买AI模型Token的花费还不到1000美元，那么你的“软件工厂”就还有巨大的提升空间。
“代码不允许人写”在如今或许可以理解，但“不允许人类评审”是否有些过于极端？更让人惊讶的是每人每天1000美元的Token开销，折算下来每月高达2万到2.5万美元。无论在海外还是国内，这都是一笔相当可观的成本，让许多开发者直呼“不切实际”甚至“荒谬”。
评论区围绕“每天1000美元”的说法展开了激烈辩论。有用户算了一笔账：每天1000美元，按每周5天、每年50周计算，相当于每年25万美元。这意味着，要让这笔投资物有所值，人工智能的生产力至少要达到一位年薪25万美元的工程师水平。扣除税、社保和办公室成本后，这位工程师的净成本大约在17-18万美元，与美国高级软件工程师的薪资相当。
另一种观点则认为，这相当于雇佣两名年薪9万美元的初级工程师，且无需支付带薪假、办公场地和社保。如果AI的产出能超过两名初级工程师，那么超出部分就是纯利润。在这种模式下，人类工程师的角色更像是技术主管，负责设计规划和检查最终代码，而非亲力亲为。
然而，质疑声同样强烈。有人指出，如果整个业务都依赖于此，那么当Anthropic这样的API提供商决定将价格翻倍时，企业该怎么办？难道只能关门大吉吗？这就将问题从技术层面引向了商业模式和供应链风险的讨论。
争论进一步升级：如果所有公司都采用这种模式，那么少数几家拥有最先进模型和庞大计算资源的AI API提供商（如OpenAI、Google、Anthropic等）是否会形成寡头垄断？届时定价权将完全掌握在他们手中。竞争是否真能有效制约价格？还是说，大家只是用一种未知的、集中化的技术风险，替换了原本相对可控的人力管理风险？
值得一提的是，StrongDM并非空谈理论，他们真的将这套理念付诸实践，并开源了一个名为 Attractor 的项目。该项目堪称一个“元工厂”，它本身没有代码，仅由三个Markdown文件构成，详细描述了一套软件的完整规范（Spec）。
你可以将Attractor视为一个模板，对其进行修改定制，形成你自己的软件工厂规范，然后将其“喂”给你喜欢的AI Agent（如Claude Code、Cursor等），让AI根据规范自动生成全部代码——当然，消耗的是你自己的Token。有开发者体验后表示，设计这样一套完备的规范系统，其复杂度和难度可能比从零开始手动编写一个项目还要高。
项目仓库地址：https://github.com/strongdm/attractor
无论如何，时至今日，软件开发的方式已经发生了不可逆转的巨变。越来越多的人正在使用Claude Code这类工具，在几天、几小时甚至一句话的指令下完成一个可运行的软件。未来，工程师“亲手”编写每一行代码的机会或许会变得越来越少。这场关于成本、效率与控制的辩论，才刚刚开始。
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发表于 12 小时前
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