為機器人打造的家
前幾天我冒出一個有點好笑的念頭。大家一直在問，軟體工程師要拿 AI 號稱省下來的那些時間做什麼。所有那些生產力的提升——我們到底要拿它們來幹嘛？多做點功能？多做點產品？悠閒地吃頓午餐？還是出去走走、接觸一下現實？
我想我找到答案了，而且有點荒謬：我們把那些時間，拿去學習和管理那些一開始幫我們省下時間的工具。省下來的時間，被直接再投資回那個製造出這份節省的東西上。這是一個封閉迴圈。你省下四個小時，然後又花四個小時去搞清楚：你的 agent 為什麼沒人叫，就自己決定要重構認證系統。
我得先說清楚，我不是站在屋子外面丟石頭。過去一年，我寫了一堆文章，標題像是 The Session Is the Unit 和 The Layer Above the Model，而那些文章的整個論點就是：模型外圍的那層架構（harness），才是值得投資的東西——是在模型於底下不斷更迭時，那個會複利累積的部分。我有一套帶階段、帶交接的工作流程。我有一堆意見。我就是我接下來要描述的那個人。而這正是我能把他描述得這麼準的原因。
AI agent 並不是我們請進生活裡、來替我們做無聊雜事的第一個自主、全天候、會自己做決定的智慧。這份殊榮，屬於掃地機器人。
認識一下這台機器人
你買了一台掃地機器人。那套行銷說詞很美好：機器人去做無聊的事，你把週六早晨拿回來。然後，現實降臨。
結果這台機器人，是有需求的。你需要幫它更新韌體。你需要用它專屬的 app。你需要搞懂它怎麼看這個房間——也就是，看得很差。你需要設定它的導航路徑。你需要鋪上一條條小小的虛擬牆磁條，那其實就是你在自己家裡蓋起來的一道道小牆，用來教機器人哪裡不准去。你需要買家具增高腳墊，好讓它鑽得進沙發底下。腳凳老是被它頂到，所以你現在需要把腳凳搬走。
這就是買的時候沒人跟你提的那筆交易。這是一條滑坡，而它之所以成立，是因為每一步單獨看都很合理，而且每一步都被前一步給合理化了。你買了一台掃地機器人，一個月後，你正花錢請人把電視掛上牆、把線藏進牆裡，只因為地上的線會讓機器人搞不清方向——而你其實沒辦法老實說，那是你自己的主意。
這就是會在你不知不覺間發生的那一部分。到了某個時間點，你佈置客廳已經不再是為了 你自己，而是為了那台機器人。客人走進來說「你家不錯」，你卻沒辦法跟他解釋清楚：這整個格局，根本沒有一處是為了人設計的。是為了那台機器人。
同樣的事，只是換成鍵盤
AI 輔助開發的版本，就是一模一樣的故事，而這裡的家具，就是你的程式碼庫。
你開始寫比較小的檔案，因為 agent 在大檔案裡會迷路。你加上一堆強迫症般的 docstring 和註解——不是寫給下一個人看的，是寫給模型的上下文視窗看的。你把命名取得比你自然會用的還要明確。你把函式拆解得比你自己的品味所能接受的還細，因為這樣模型比較好解析。你寫了整整一份 CLAUDE.md 或一個規則檔，那東西的功能，基本上就是一張貼在牆上的住家地圖，免得機器人卡在沙發底下。
這些單獨看都不是壞事。有些甚至算是好習慣。但注意一下這股壓力推動的方向。架構開始往「模型擅長處理什麼」傾斜，而不是「什麼比較優雅」，甚至不是「我自己覺得什麼比較好讀」。你已經開始為機器人重新擺家具了，而你並不是在某個特定的禮拜二決定要這麼做的。它就這樣發生了。
反噬自身的諷刺
真正讓它好笑、而不只是惱人的地方在於：正是那份生產力的提升，製造出了那股反過來把生產力提升吃掉的壓力。
如果這些工具只讓你快個百分之五，沒人會慌。你大可不理它們，或者慢慢來、有空再採用。正 因為 它們是一次跳級的躍進，才會有這場軍備競賽——而正是這場軍備競賽，讓你半夜十一點還在鑽兔子洞。用哪個 IDE？Cursor，還是終端機裡的 agent？你的規則檔長什麼樣？你的 agent 載入了哪些 skills？你怎麼編排一整群 agent？你的迴圈長怎樣、你的 cron job、一個 agent 交棒給下一個的那些交接呢？
回到掃地機器人：它變得太好用，好到現在整條街每家都有一台。社區裡有一份專講掃地機器人進階技巧的電子報，有人貼出了他的多樓層流程——樓上的機器人協調著和樓下機器人的交接——於是你開始覺得，自己只有一台、又還沒把整間屋子重新佈置過，簡直像個盧德份子。地板乾淨這件事，早就不稀奇了。現在讓人佩服的，是那套 編排。
而且這一切幾乎都還沒定案。大多數問題都沒有標準答案，因為整個局面每隔幾個月就重骰一次。所以你累積的並不是耐久的專業——你是在拚命衝刺，想精通一套很可能在你終於調校到位時、就已經被棄用的設定。你為了一套他們即將淘汰的導航演算法，把家具整個最佳化了一遍。
這個癮頭我們一直都有
從軍備競賽退一步，你會發現：那些時間，我們本來就留不住。省下來的時間不會在某個帳戶裡累積起來——它會立刻被身邊最近、最讓人投入的東西填滿。我們總會找到某個東西，把時間倒進去。而這一次，那個東西剛好就是一開始幫我們省下時間的那個。
問題是，這不是 AI 帶來的。AI 的這套 harness，只是新版的 dotfiles。
這跟那個在 2016 年花了三個禮拜、把 Vim 設定調到完美的人，是同一個人。平鋪式視窗管理器。終端機提示字元上，git 分支顯示成剛剛好的那個綠。機械鍵盤，軸體還是自己手工上的潤滑。每一樣都很美。他做出了什麼東西？我還真說不上來。
那個破綻一直都一樣，而且值得直白講出來，因為這才是這一切真正的重點：從情感上來說，弄那套設定 本身 就是工作。設定東西很舒服。它有乾淨、明確的進度。每次有什麼喀一聲卡進定位，你就拿到一小劑滿足感。而且——這才是真正吸引人的地方——沒有人能拒絕它。客戶可以討厭你的產品。市場可以對你花了一整年做的東西聳聳肩。但你的終端機提示字元，沒辦法回頭討厭你。所以只要你對那個評判有那麼一點害怕，這套環境就是最完美的藏身處，因為擺弄它 感覺 像在工作，拍起照來像在工作，而它永遠不會逼你去發現：到底有沒有人想要你做的東西。
AI 只是把這個藏身處大大強化了。「我在打造我的 agentic workflow」聽起來，就是比「我又把外掛重新整理了一遍」正當得多。但它可以是一模一樣的逃避，只是換上一件比較好看的外套。那些編排架構圖美得不得了。那場機器人芭蕾令人著迷。而與此同時，地板——也就是產品，那個真的有人會付錢買的東西——根本不在畫面裡，而且已經好一陣子沒人去看它了。
不光鮮的勝利
那麼，到底誰會贏？
大多是那些挑了一套 夠用就好 的設定、然後刻意停手、不再去動它的人。而這，正是整個風向拚了命要讓你覺得「這麼做的人是不是瘋了」的那一個動作。
你可以擁有全街最優雅的 AI harness，卻什麼都沒做出來過。一整群 agent 完美協調地在一個 repo 裡穿梭、看得人入神，而那個 repo 裡並沒有任何人想要的產品。你完全可以一邊讚嘆機器人移動得多漂亮，一邊從來沒檢查過地板到底乾不乾淨。
會贏的人，對難看的那部分忍受度比較高。跟一頭霧水的客戶說話。把有點丟臉的東西交出去。今天就放著那套 harness 別碰，即使他們明明可以把它弄得更好，因為「弄得更好」根本不是重點。
買一台掃地機器人。讓它把活幹得堪用就好。忍住那股想把整個家繞著它重建的衝動。
你把那些小時拿回來了。試著留幾個給自己。