L120_编程已死，判断力当立

发表于 2026-05-08 分类于资讯阅读次数： Waline：

Claude Code之父宣布编程已被AI彻底解决，Hermes多Agent组建跨境电商团队，AI时代教育该鸡什么方向

上周和朋友聊天，他说自己公司招了一个产品经理，入职第一天就问了个让他震惊的问题——“公司的API文档在哪里？我想让Claude Code把后台系统重写一遍。”

我朋友愣了一下，说：”你连我们系统架构都还没搞清楚，就要重写？”

那人回答：”搞架构是Claude Code的事，我的任务是告诉它我们需要什么。”

这个故事让我想了很久。以前我们觉得”懂技术”的产品经理很厉害，能跟工程师无缝沟通，能评估技术可行性。但现在，一个完全不懂系统架构的人，只要他真正理解用户需求和业务逻辑，他可能比那些花了好几年学习Java、Python、系统设计的工程师更有生产力。

这不是科幻故事。Claude Code 的创始人 Boris Cherny 在红杉资本 AI Ascent 2026 大会上亲口说，他从 2025 年 10 月起就没有亲手写过一行代码。他的团队完全依赖 Claude Code 开发，一天最多提交 150 个 PR，手机上同时跑着 5 到 10 个 AI 会话，每个会话里挂着多个 Agent，后台几百上千个 Agent 并行工作。

他说了一句话，我觉得值得所有做产品、做创业、做教育的人反复琢磨：

“最好的会计软件，应该是懂业务的会计写的，不是程序员写的。”

这意味着什么？意味着过去十几年我们建立的”学编程 = 好前途”的叙事，正在被 AI 以不可思议的速度瓦解。而更深层的影响是，我们对”什么能力有价值”的判断，可能要重新洗牌。

这期 Newsletter，我想深入聊聊这个话题。

📚 深度阅读

Claude Code 之父：编程已被 AI 彻底解决

Boris Cherny（Claude Code 创始人）在红杉资本 AI Ascent 2026 大会上分享了七个核心判断，宣告手写代码时代结束。

这不只是”AI 能写代码了”这么简单。Boris Cherny 揭示的是一套完整的范式转移。

他把这场变革比作加速版的古登堡印刷机革命。印刷术发明前，欧洲约 10% 的人识字；50 年后，出版书籍数量超过此前一千年总和，书价跌了约 100 倍，最终全球识字率到了 70%。AI 对软件的冲击是同一个逻辑——把一项专业技能变成人人可及的基础设施。

让我最有感触的是他的第三点判断：跨界判断力才是真正的壁垒。他说，两个人同时做面向医生的产品，一个写代码极快，另一个在医院信息科干过几年。以前前者完胜，现在反过来——真懂医院工作流的人更值钱。

这其实揭示了一个残酷的现实：AI 把执行门槛抹平了，判断力的差距就被放大了。当所有人都有”超级外脑”时，决定胜负的不再是你有多聪明，而是你的经验、视野和跨学科理解力。

关于 SaaS 护城河的分析也很有意思。传统 SaaS 的两大护城河——切换成本和工作流锁定——正在被 AI 瓦解。以前换系统要几个月，现在把 A 系统的接口和数据丢给模型，几天就能跑出迁移方案。这意味着那些靠”锁定客户”而不是”创造真实价值”活着的 SaaS 公司，好日子到头了。

还有一个常被忽略的点是 Computer Use 的重要性。企业世界里有海量老旧核心系统——ERP、OA、财务系统——没有 API、没有文档。Computer Use 是唯一现实的兜底方案，直接操控桌面软件，模拟人的点击和输入。短期内各大模型会持续提升这方面的能力，这是一个被低估的投资方向。

🔗：原文链接

AI 时代的教育：当”会做题”变成贬值能力

韵锦在 AI Weekly 0426 中记录了她在苏杰老师 PM+AI 大会上的一段经历——一位 AI 教育创业者的发言引发了全场关于”AI 时代如何教育孩子”的热烈讨论。

核心观点很尖锐：AI 已经把”会做题”变成不值钱的能力，以高考为代表的旧世界筛选系统不可能快速迭代，因此家长和孩子需要自行做”动态适配”。

未来人最重要的能力是什么？大会讨论下来，共识是这三样：学会使用 AI 共生、判断问题的能力、把想法变成具体产品的能力。

韵锦引用了一个女生的话，让我印象很深：”孩子的创造力来源于对于自身感觉的确定。”她举的例子很典型——你妈觉得你冷，让你穿秋裤；你吃饱了，你妈说你在长身体，这不算饱，让你再吃点。于是你自己的感觉就被忽视了，创造力也会受到挫伤。

这个观点指向了一个真正重要的问题：在 AI 时代，我们不该再培养正在贬值的能力。想象力、创造力和共情力，这些每个孩子与生俱来的东西，可能比任何补习班都值钱。

她最后点题说得很好：”鸡娃不是问题，你得知道自己鸡啥方向，千万不要鸡一个正在贬值的能力。”

🔗：原文链接

🤖 AI 工具

Hermes 多 Agent 框架 — 一个人就是一家公司

Hermes 是一个多 Agent 协作框架，允许用户组建多个 AI Agent 各司其职，模拟完整的企业运作。在增长黑客AI周报 EP#55 中被用于组建跨境电商团队出海赚美金。

这个案例真正有意思的地方不在于”AI 能做什么”，而在于”人类在其中的角色是什么”。

使用 Hermes 做跨境电商的实验中，用户扮演的是”CEO”角色——定义目标、分配任务、验收结果。具体的市场调研、选品分析、文案撰写、客服回复，全部由不同的 Agent 完成。

这其实是 Boris Cherny 那个观点的具体实践：当执行不再是瓶颈，判断力就成了核心竞争力。你需要判断选什么品类、定什么价格、进入哪个市场。而执行层面——写产品描述、做竞品分析、回复客户邮件——AI 做得比大多数普通人好。

范冰在周报中提到的”剪刀差效应”也很关键：AI 越强，小团队的加速度和大公司的拖拽力之间的差距越大。大公司过去十几年的业务流程、岗位分工、KPI 考核，过去是壁垒，现在是刹车。

🔗：用爱马仕多Agent组建跨境电商公司

LangChain AI Agent 销售系统

LangChain 团队用 AI agent 做销售，3 个月转化率提升 250%。

这个案例的核心不是”AI 代替销售”，而是”AI 让销售回归本质”。

好的销售从来不是话术有多漂亮，而是对客户痛点的理解和解决方案的匹配度。AI 在这个过程中的价值是：它能同时记住 1000 个客户的详细情况，能在每次沟通前快速回顾历史交互，能在对话中实时分析客户情绪并给出建议。

转化率提升 250% 的背后，不是 AI 比人更会”卖”，而是 AI 让销售人员能把精力集中在真正重要的事情上——建立信任、理解需求、提供价值。

这个模式的可复制性很强。任何 ToB 销售团队，只要有标准化的客户画像和沟通流程，都可以用类似的方式提升效率。但前提是，你得先想清楚：你的销售流程中，哪些环节是判断力密集的，哪些是执行密集的？把执行的交给 AI，把判断力的留给人。

🔗：原文链接

🛠️ 效率工具

Claude Code 高分插件和配置

增长黑客AI周报 EP#55 推荐了 Claude Code 的 6 个高分插件和 4 行必配 CLAUDE.md 规则（该项目已获 6 万星）。

CLAUDE.md 配置拿到 6 万星，说明开发者社区对”如何更好地与 AI 协作”有巨大的学习需求。这本身就是一个信号——编程的核心能力正在从”写代码”转移到”给 AI 下指令”。

那些高分插件（如 Obsidian 内容创作自动化、GPT-image-2 生成 PSD 的 Skill）反映了一个趋势：AI 编程工具正在从”纯代码生成”扩展到”完整工作流自动化”。未来，一个 AI 编程助手不只是帮你写函数，还会帮你管理知识库、生成设计稿、自动化测试流程。

有意思的是，这些插件的热门程度排序本身就是一份”开发者最痛的痛点清单”。排在前面的，就是最多人希望 AI 帮他们自动化的环节。

🔗：CLAUDE.md 4行配置

ChatGPT 作为个人项目经理

Katie Parrott 用 ChatGPT 做智能体管理个人工作节奏，源自 Every.to 的真实体验分享。

这个案例的核心价值不在于工具本身，而在于它揭示了一个更深层的问题：现代知识工作者的”混乱”不是因为没有好工具，而是因为缺乏一个”外脑”来帮忙梳理优先级。

Katie 的做法是用 ChatGPT 作为”个人项目经理”，让它管理她的工作节奏。AI 的优势在于：它不会累，不会情绪化，不会因为你昨天加班到凌晨三点就忘记下午有个重要会议。它能记住所有上下文，能在每天早上给你一份清晰的”今日作战计划”。

它不是替代了你的判断，而是让你的判断更有质量。以前你可能凭感觉决定先做什么后做什么，现在 AI 给你一个结构化的建议，你在此基础上做最终判断。这就像有了一个不知疲倦的参谋。

🔗：I Let ChatGPT Manage My Workweek

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