所有新的好软件都在哪里？

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AI 辅助编码的快速进步，迄今仍未为大多数用户带来一波可见的“新的好软件”，这引发了人们对生产力提升究竟流向何处的讨论。许多工程师表示，代码生成确实更快了，但决策、评审、QA、组织瓶颈和风险规避限制了现实影响，而整体软件质量甚至可能在下降。另一些人则认为，AI 正在推动一场安静的繁荣：高度个性化的一次性工具和细分项目越来越多，只是它们很少进入应用商店或更广泛的市场，因此从外部更难看到这些收益。

AI 生产力提升的范围

  • 许多人认为 AI 加速了 编码，但没有加速整体交付。瓶颈在设计、决策、协调、运维、QA 和评审。
  • 几项拆解分析表明，即使对编码/调试实现完美自动化，生产力提升也许只有约 1.25–2 倍，而不是 10 倍。
  • 代码评审和理解往往反而变得 更慢，因为 AI 产出了更多、有时也更“蹩脚”的代码需要审查。
  • 关于团队正在放松、喝“咖啡休息”的说法被广泛否认；评论者反映的是裁员、更高压力，而不是额外闲暇。

软件质量：变好还是变坏？

  • 大量轶事表明，AI 生成的代码更容易出 bug、性能更差，也更脆弱，尤其是“vibecoded”应用和 AI-first 产品。
  • 也有人报告了明显的内部改进：更多测试、更少的 Sentry 问题、更好的性能，以及借助 agents 和 LLM 更快地发现 bug。
  • 共识是：纪律严明的团队可以获得质量提升，但很多组织缺乏实现这些收益所需的严谨性或 QA 人手。

“新的好软件”在哪里？

  • 可见的“新”软件往往是 AI 做出来的克隆版（Photoshop、Excel、PDF 阅读器），被认为只是 alpha 级质量、速度慢且不完整。
  • 有些人把这些克隆视为对垄断者有前景的早期替代品；另一些人则称它们是“slop”，并认为是道德上有问题的抄袭品。
  • 还有几种观点认为，“软件这个项目大体上已经完成”：大多数宽泛类别都已存在；新的工作主要是集成、细分工具或渐进式 UX 改进。

定制化与不可见的软件

  • 许多参与者都做过高质量的个人工具（会计应用、家庭自动化、3D 房屋规划器、阅读器、合成器固件、开发工具）。
  • 这些工具通常比商业替代品更适合它们的创造者，但不会发布，原因包括：
    • 市场推广/分发是一件很折磨人的事。
    • 没有明确回报，再加上长期维护负担。
    • 负面反应以及“AI slop”污名。
  • 结果是：很多“新的好软件”其实私下存在于个人电脑上。

生态系统、激励与发现

  • 应用商店感觉是封闭的；“旧互联网”作为发现渠道，被描述为已经死亡，或者被低质量 AI 项目淹没。
  • 大多数热门仓库都是 AI 工具、agents 和编排，而不是面向终端用户的应用。
  • 组织激励更偏向增加功能和扩张范围，而不是提高质量；团队经常被维持在“最低限度”的人员配置。
  • 有人预见会出现一个软件的“快餐时代”：更短暂、可容忍缺陷、发布更快的工具，质量的重要性下降。