软件范式的三次演变

• 软件1.0时代：程序员用代码编写（需要学习5-10年才能入门）
• 软件2.0时代：数据科学家训练AI模型（门槛更高了）
• 软件3.0时代（现在）：用大白话跟ChatGPT说需求就行

比喻1：ChatGPT = 新电厂 ⚡

• OpenAI这些公司像发电厂，花大钱训练AI
• 你按用电量（token）付费
• 核心逻辑：就像你不会自己建发电厂，你会买电

比喻2：ChatGPT = 新操作系统 💻

• 以前的电脑：Windows/苹果系统
• 现在的”电脑”：ChatGPT/Claude这些AI
• 你跟它说话 = 你在编程

比喻3：ChatGPT = 电影《雨人》里的天才 🧠

• 超能力：记忆力惊人，百科全书式的知识
• 缺陷：会编瞎话、容易被骗、记不住你之前说的话（顺行性遗忘症）
• 锯齿状智能：某方面超人，某方面白痴

特斯拉自动驾驶的12年教训

• 花了12年时间还没有完全搞定自动驾驶
• 核心教训：让AI完全自主 = 十年起步的超级工程
• 不是技术不行，是完全自主这件事本身就极其困难

黄金法则：人类验收 + AI生产

你做什么？

• 提需求：”帮我写个计算器程序”
• 验收结果：测试能不能用，有没有bug
• 发现问题：告诉AI哪里不对，需要怎么改

AI做什么？

• 快速生产：几秒钟写出代码
• 改来改去：按你的要求改到满意为止

应用场景：让AI教小孩数学

• 问题：AI容易”教歪了”，讲得太难或太简单
• 解决方案：老师先定好课程大纲 → AI照着大纲教
• 原理：大纲是可检查的护栏，约束AI不跑偏

正在发生的三大改变

改变1：网站要写”AI说明书”（lm.txt）

• 就像网站有给搜索引擎的robots.txt
• 现在要加一个lm.txt文件给AI看
• 用Markdown格式告诉AI这个网站是干什么的

改变2：文档要改写法

• ❌ 老写法：”点击设置按钮”（AI不会点击）
• ✅ 新写法：”运行这段命令curl -X POST...“（AI能执行）
• Vercel和Stripe已经开始这样做了

改变3：新工具出现

• get-ingest：把整个GitHub项目变成一个文本文件，方便AI读
• Deep Wiki：AI自动给项目写文档
• Anthropic的模型上下文协议：让AI直接跟服务对话

什么是Vibe Coding？

边想边做，想做啥直接跟AI说

• 不用先学框架
• 不用背语法
• 想到啥做啥，AI帮你实现

关于AI本质

• “ChatGPT是新操作系统，你跟它说话就是在编程”
• “AI有顺行性遗忘症—每次对话都要重新告诉它你是谁”
• “锯齿状智能：某方面超人，某方面白痴”

关于正确用法

• “做钢铁侠战衣，别做钢铁侠机器人”
• “自动驾驶搞了12年还没搞定—别指望AI一年就能全自动干活”
• “人类做验收，AI做生产—小步快跑效率最高”

关于时代变化

• “软件3.0：提示词就是程序，英语是编程语言”
• “史无前例：一个软件一夜之间被几亿人用上”
• “不用学10年编程了，会说话就能当程序员”

推荐做的（增强工具）：

• 代码编辑器 + AI助手（如Cursor）
• 搜索引擎 + AI总结（如Perplexity）
• 设计工具 + AI生成（如Figma + AI插件）
• 写作工具 + AI润色（如Notion AI）

谨慎做的（完全自主）：

• 完全自动驾驶（特斯拉12年没搞定）
• 全自动客服（容易答非所问）
• 全自动投资（风险极高）
• 全自动医疗诊断（责任问题）

传统技能（仍然重要）

• 软件1.0：掌握至少一门编程语言（Python/JavaScript等）
• 软件2.0：理解神经网络基本原理
• DevOps：部署、认证、支付集成等

新时代技能（必学）

• 软件3.0：高质量提示词编写
• 人机协作：设计人类验收+AI生产的工作流
• 为AI优化：编写AI友好的文档和接口

关键要点总结（TL;DR）

• 编程门槛降到史上最低 – 从10年学习降到”会说话”，但完全自主仍是十年工程
• 人机协作是王道 – 你当老板（验收），AI当员工（生产），小步快跑效率最高
• 做战衣不做机器人 – 目标是增强人类能力，而非完全替代（特斯拉自动驾驶12年教训）
• 互联网要重建 – 为AI消费者优化：lm.txt、Markdown文档、可执行命令
• Vibe Coding成为可能 – 但瓶颈转移到DevOps（部署、认证、支付）

• 打工人：试试用ChatGPT/Claude帮你写下次会议的报告大纲
• 学习者：跟AI说”我想做一个展示个人信息的网页”，开始你的第一个项目
• 创业者：重新评估你的产品：是增强工具还是完全替代？如果是后者，准备好10年投入了吗？
• 开发者：给你的项目添加lm.txt文件，让AI更容易理解

• 打工人：在工作中找3个重复性任务，尝试用AI提效（数据分析、邮件撰写、资料整理）
• 学习者：完成一个小项目（计算器/待办事项/个人网站），体验完整的开发流程
• 创业者：设计一个”人类验收+AI生产”的工作流，在团队中试点
• 开发者：学习一门软件3.0技能（提示词工程）+ 保持软件1.0技能（传统编程）

• 培养AI验收能力 – 学会判断AI输出的质量，不全信也不全否
• 掌握提示词工程 – 说得越具体，AI做得越准
• 建立小步快跑习惯 – 拆分任务、快速迭代、及时验收
• 关注行业变化 – 软件基础设施正在为AI重构，保持敏感

如果你是打工人

• 用AI作为你的助手而非替代品
• 重点提升：AI验收能力（判断输出质量）
• 避免陷阱：过度依赖AI，失去独立思考能力

如果你想学编程

• 别再报1年的培训班了，直接开始Vibe Coding
• 先做后学，需要什么知识让AI教你
• 但要补基础：理解基本概念（变量、函数、循环），别只会复制粘贴

如果你是创业者/产品经理

• 警惕“完全自动化”陷阱 – 可能要10年
• 优先做钢铁侠战衣（增强工具），别做钢铁侠机器人（完全自主）
• 设计产品时加入可审计的中间环节，让人能验收
• 思考：如何让你的产品成为”人类验收+AI生产”流程的一部分？

如果你是开发者

• 成为三栖选手：软件1.0（代码）+ 2.0（AI模型）+ 3.0（提示词）
• 为你的项目添加AI友好特性：lm.txt、Markdown文档、可执行命令
• 把文档里的”点击”改成”命令”
• 关注：模型上下文协议（MCP）、AI数据摄取工具