本文来自微信公众号： 冯伟冯大白 ，作者：文／冯大白
不会写代码的创业者，已经拿着自己做的软件去接订单了。
Jon Cheney想做企业AI服务，曾收到10.5万美元的开发报价。后来他用Replit搭出了网站和后台，按他在平台访谈中的说法，搭建花了不到400美元，五天内拿到首位客户的1.5万美元订单。他此前创过业、融过资，也卖过公司。这一次，缺少编程能力终于没有把他挡在产品开发之外。
程序员因此要面对很多变化：客户先做了一版，甚至先找到了愿意付钱的人，才来考虑下一步需要什么技术帮助。软件开发原本位于生意的起点，现在有机会随着生意一起出现。
今年6月，AI应用开发平台Lovable公布的一项调查中，超过1.43万名受访用户有80%自认从事非技术岗位。创始人、产品人员、自由职业者，都在使用过去主要由程序员掌握的生产工具。
编程开始像开车一样，从专属职业和技能，变成普通人掌握的一项常用能力。用AI编程的人有可能从事任何职业，当老师、开网店、做咨询。就像会开车的人，很少成为专职司机，甚至司机这个称谓早就成了一种对坐在主驾位置的人的临时称呼，就像踢球时大家商量谁去守门，谁就是守门员。
而对程序员来说，曾经赖以生存的一门技术，已经被普通人掌握了。当客户可以自己开工做软件，程序员的价值还怎么体现？
客户已经自己动手了
Vibe coding把开工的顺序调了过来，用户先描述想要的东西，AI生成页面和功能；看见结果，再继续调整。登录、数据库、托管和支付等环节，也被Lovable、Replit这样的开发平台接进同一个制作流程。普通人得以先拿出东西试用，学习和修改可以在使用中发生。
熟悉某项工作的人，往往早就知道哪里不顺手。
作家Hugh Howey在2017年就设想过自己的写作软件NEO，到2026年借助Claude做出了日常使用的版本。他希望删掉的段落可以暂时收起，需要时再放回来；希望几个简单的键盘动作，就能完成段落与章节之间的切换。软件的出发点，是一个写作者长期积累的习惯。
我最近也用AI做了一个工作台，把稿件、任务和不同平台的发布记录放在一起。要解决的事情很具体：少在几套工具之间来回找东西。过去只能适应现成工具，现在可以围绕自己的工作方式改工具。
Lovable调查中，网站与业务运营工具合计接近一半。大量用户首先关心的，就是自己的生意能否有个线上入口，日常工作能否少一些重复操作。
更靠近产品的一步，是有人愿意付费。
瑞典学习应用Klar的三位创始人，最初都做过帮助自己复习的AI工具。其中一人的朋友提出愿意付钱，三人才一起把它做成处理课堂笔记和往年试题的应用。产品设计出身的Andreas负责开发，另外两人做推广。按创始人访谈披露，上线首月达到13万欧元年化经常性收入，即按当时订阅水平折算的年度收入。
Cheney卖的是企业采用AI所需的服务，Klar卖的是学生复习时用得上的工具。两者都已经有需求和经营工作，AI补上了开发能力。这会让越来越多懂行业、懂客户的人进入软件市场。程序员需要面对的新同行，也因此来自更多行业。
个人助理和自动化工作流，又补上了一部分经营工作。
AIX财经采访的电商创业者刀仔，用扣子收集销售、天气和竞品价格，生成经营日报，客服采用外包配合AI回复，货由工厂代发。个人负责产品与决策，其余工作可以交给工具和外部服务，小规模经营因此有了更多选择。
程序员也在换一种干法
职业开发者同样在使用这套工具，Stack Overflow今年的开发者调查中，回答相关问题的受访者有72.9%在过去30天把编写或修改代码交给过AI，50.6%用它编写或维护测试；把部署或发布交给AI的比例为9.8%。代码生成已经进入日常，生产系统的操作仍有明显不同的分工。
收到AI结果以后，76.5%的受访者会先在本地运行，63.9%会对照已有代码，53%会检查测试或安全影响。直接采用结果的比例为9.6%。这些动作比“程序员不会被替代”的宣言更能说明他们正在做什么。
现成系统里有多年积累的数据、业务规则和接口。一段新代码要接进去，开发者需要知道它会影响哪些地方，哪些结果算正确，出错后怎样恢复。对这些关系的了解，构成了专业经验的一部分。代码写得更快以后，检查、整合和上线工作仍要有人完成。
经验也会影响人怎样使用AI，今年发表于《Science》的一项研究，分析了16万余名开发者的GitHub活动：资深开发者采用AI后，更容易提高产出，并进入新的开发领域；职业早期开发者没有表现出同样显著的收益。至少在这个样本里，原有积累并没有被工具的普及抹平。
不过，仅靠熟悉旧系统，难以概括程序员今后的机会。AI也在帮助他们补齐设计、前端和其他开发环节，让过去只负责产品一部分的人，能够尝试把整个产品做完。
Codex负责人Andrew Ambrosino在接受Lenny访谈时，谈到团队希望招到产品思维更强的工程师。设计师、工程师和产品经理的工作范围正在重叠，专业分工仍然存在。一个人能够完成更多环节，也需要理解这些环节各自的要求。
他举出的困扰很实际：当很多人都能迅速做出一个漂亮原型，团队需要决定哪些值得继续投入，哪些应当合并，功能在产品中怎样安排。外观接近成品，已经无法代表方向经过了验证。开发者要参与这些选择，才能把产出的代码变成一个完整产品。
独立做产品，过去可能卡在自己不熟悉的环节，要找搭档、等资源、协调排期。现在，一部分想法可以先做出来交给用户。开发者得直接面对使用反馈，决定保留什么、删掉什么，并承担继续更新的工作。
工程师开始做自己的游戏
《积案拂尘》提供了一个具体的样子，开发者简律纯本职是AI工程师，游戏开发是他的个人兴趣。在甲子光年的ChinaJoy报道中，他介绍，游戏的核心玩法原型只用了三个小时，比赛版本在五天内完成，核心代码编写约占两成时间，其余主要花在界面和玩家体验上。
玩家在这款游戏里用文字盘问嫌疑人、调查人员和检验角色，通过不同口供与线索推进案件。游戏页面还提供推理画布和案件创作功能。AI既参与制作，也进入了玩法：玩家可以自由提问，追查自己注意到的疑点。
简律纯在开发者社区写过创作动机，他关心案件中人物的生活处境，希望玩家追问一个人为什么走到这一步。这个选择会影响人物关系、故事语气和玩家理解案件的方式。模型能生成对话，游戏要把人带到怎样的体验里，仍然需要创作者作出取舍。
这里也出现了值得继续观察的变化，拥有工程背景的人，可以把个人兴趣发展成游戏；有故事、玩法和美术想法的人，也更容易补上程序实现。小团队有机会尝试过去难以立项的题材，做出服务于特定玩家的作品。
游戏能运行后，工作还会继续。
盘问是否有趣，线索是否合理，玩家会在哪一步失去耐心，都需要试玩和修改。制作时间被重新分配，开发者可以把更多精力放在玩家真正接触的部分。能否形成收入，还要看作品上线后的表现。
程序员的专业积累，也可以在这种创作中发挥作用：把一个新玩法做成可反复游玩的系统，让自由提问不会轻易破坏案件逻辑，让新增内容能持续进入游戏。实现难度下降，给这些尝试腾出了空间。
软件泛滥后能持续获客成了稀缺能力
软件数量增加已经有了市场层面的迹象，Demirer等研究者追踪多个应用市场发现，从2025年初到2026年4月，iOS每月新发布应用数量大约翻倍。但以评分等指标观察新应用发布后三个月的使用情况，新增产品整体获得的用户参与并未同步增长。
产品更容易做出来，用户一天能够分配给它们的时间依然有限。
模仿一个功能的成本也在降低，一个团队做出新工具，其他人可能很快做出相似版本。开发者需要不断回答更具体的问题：用户为什么选我，为什么下个月还会回来？
这里可以借鉴自媒体的经历，拍摄、剪辑和发布变得普及以后，创作者仍要寻找选题、形成表达、理解受众、持续更新。软件开发者也会面对类似的竞争：功能只是用户接触产品的一部分，体验、服务和更新会影响人是否留下。多年编程经验能帮助把产品做好，用户是否买单，还得通过实际使用来证明。
但软件还有一条不同的去向：为自己、为一个小团队做的工具，可以一直留在内部，不必争夺应用商店的排名。
Pave在10月发布的一项美国员工调查中，24%的受访员工做过已经用于工作的应用。在应用制作者中，84%的应用针对原先依靠表格、邮件、聊天或纸张处理的流程。这些软件替代的，是身边一段反复发生的工作。
随着使用人数增加，它们又会碰到新问题。该调查中，制作者最常提到的推广障碍是接入业务系统和安全审查，两项均为41%。一个人用得顺手的工具，要成为同事都能用的系统，还需要处理数据、权限和维护。这也给专业开发者留下了参与空间。
一种情况是软件数量会更多、使用范围很小的自用应用，围绕个人或团队的具体工作不断修改；另一类继续走向公开市场，争取下载、订阅和玩家。前者考验对工作细节的理解与接入能力，后者还要持续接受用户选择。
程序员可以进入这些新需求，也可以自己发起产品，AI让一次尝试更便宜，让小团队完成更多工作，同时也让相似产品更快出现。独立开发者、一人工作室会得到更多开工机会，能发展多久，则取决于有没有持续值得交付的东西。
程序员要和司机坐一桌了，但是顶级的程序员和司机，依然是非常体面的职业选择。
职业程序员的进阶能力需要体现在深刻的职业理解、市场洞察和交付能力，让编程成为一项商业项目的成立基础，具备市场化运营价值，从海量的噪音中脱颖而出，成为让用户更愿意使用、付费的那一个。
也许人人都不再被某项技能限制的时代真的要来了，而这也许也正是超级个体开始更多涌现的黄金时代吧。