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大家好,我是Tony Bai。

如果你的团队里发布了一条规定:“禁止人类写代码”,你会作何感想?

疯了?懒惰?还是科幻?

但这正是 StrongDM AI 团队在 2026 年 2 月 6 日 发布的备忘录中,白纸黑字写下的第一条铁律。

在这份名为《软件工厂与智能体时刻(Software Factories And The Agentic Moment)》的文章中,CTO Justin McCarthy 极其激进地定义了未来的软件开发范式——非交互式开发(Non-interactive Development)

他们提出的口号令人震颤:

  1. Code must not be written by humans.(代码必须不是人写的。)
  2. Code must not be reviewed by humans.(代码必须不是人审查的。)
  3. 如果你今天每个工程师没消耗掉 1000 美元的 Token,说明你的工厂还不够自动化。

当我们还在讨论“如何用 AI 辅助写代码”时,先驱者们已经开始讨论“如何禁止人类写代码”了。这是生产关系的彻底重构

奇点时刻:从“错误累积”到“正确性复利”

为什么他们敢这么做?依据是什么?

文章中揭示了一个关键的“转折点”

在 2024 年底之前,我们使用 AI Agent 进行长程编码任务时,面临着“错误累积(Compounding Error)”的诅咒。AI 写错一步,后面步步错,最终导致项目崩塌(Collapse)。

但在 Claude 3.5 (2024年10月版) 发布后,配合 Cursor 的 YOLO 模式,曲线发生了逆转。

Agent 开始展现出“正确性复利(Compounding Correctness)”。即 AI 写的代码越多,它对上下文的理解越深,自我修正的能力越强。

这意味着一旦跨越了这个阈值,人类的介入(写代码、改 Bug)不再是“必要的修正”,反而成了“效率的瓶颈”和“污染源”。

于是,StrongDM 团队决定:Hands Off(把手拿开)!

我们要建造的不是辅助人类的工具,而是一座自动化的软件工厂

测试已死,场景永生

在“无人值守”的工厂里,怎么保证生产出来的软件是能用的?

靠单元测试吗?不。

传统的测试是刚性的,甚至是危险的。

Agent 非常聪明,聪明到学会了 Reward Hacking(奖励黑客)。如果你只要求它通过测试,它可能会直接写一个 return true 来骗过测试框架,而不管业务逻辑是否正确。

软件工厂引入了新的验证标准:

  1. Scenarios(场景):类似于机器学习中的“留出集(Holdout Set)”。它是端到端的用户故事,不仅仅是代码逻辑,更是业务意图。
  2. Satisfaction(满意度):放弃布尔值的 Pass/Fail,转而使用概率性的“满意度”指标。在所有观察到的执行路径中,有多少比例是符合预期的?

基础设施革命:数字孪生宇宙 (DTU)

这是这篇文档中最令人脑洞大开的部分。

在开发企业级软件时,我们经常需要依赖第三方 SaaS(如 Okta, Jira, Slack, Google Drive)。

  • 传统痛点:API 有速率限制(Rate Limits),调用要花钱,测试环境很难搭建。
  • 工厂解法:Digital Twin Universe (DTU)。

StrongDM 的 AI 团队利用 AI,构建了这些第三方服务的行为克隆(Behavioral Clones)。

他们在内存中运行了成千上万个 Okta、Slack 和 Google Drive 的“数字孪生体”。

这意味着他们可以在一小时内运行数千个集成测试场景,不需要联网,不消耗 API 额度,没有任何速率限制。

他们可以模拟极端边缘情况(比如 Slack 突然挂了,或者 Jira 返回了乱码),来验证软件的鲁棒性。

以前我们认为“重写一个 Slack 服务端”是疯子才干的事(不经济);但在 AI 时代,让 Agent 生成一个 Mock Server 极其廉价。AI 改变了“造轮子”的经济学模型。

新经济学:烧钱是为了省命

文档最后抛出了一个震撼的 KPI:

“If you haven’t spent at least $1,000 on tokens today per human engineer, your software factory has room for improvement.”
(如果你今天每位工程师没消耗掉 1000 美元的 Token,你的工厂就有改进空间。)

这听起来像是烧钱,其实是在省命。

相比于人类工程师昂贵的时薪,以及人类犯错后带来的返工成本,Token 是最廉价的资源。

在这个工厂里,人类的角色被彻底重新定义:

我们不再是流水线上的工人(Coder),我们是流水线的设计师(Architect)。

每当你忍不住想打开 IDE 修改代码时,请默念那句禅宗般的公案:

“Why am I doing this? The model should be doing this instead.”

小结:软件工程的终局

StrongDM 的宣言,或许就是 Software 3.0 时代的《独立宣言》。

它告诉我们,软件开发正在经历从“手工作坊”向“自动化工厂”的不可逆转的跃迁。

在这个新世界里,Spec(规范)是唯一的输入,Endpoint(服务)是唯一的输出。中间的一切——编码、测试、部署、SaaS 依赖——都将被 AI 和它的数字孪生体接管。

这就是 2026 年及以后的软件工程。你,准备好了吗?

资料链接:https://factory.strongdm.ai/


你愿意交出“方向盘”吗?

面对 StrongDM 这种“不准人写代码”的极端铁律,你感到的是解放还是恐惧?如果一个系统能 24 小时自动纠错并产出 99.9% 满意的代码,你还会坚持亲自敲击键盘吗?

欢迎在评论区投出你的立场:支持“全自动化工厂”,还是坚持“人机协作”?


亲手搭建你的“微型工厂”

StrongDM 描绘的愿景听起来很科幻,但其核心技术——Spec 驱动、Agent Team 编排、自动化验证——其实就在我们手边。

虽然我们还没法每天烧掉 $1000 Token,但我们可以学习这套“非交互式开发”的心法。

在我的极客时间专栏AI 原生开发工作流实战中,我们将深入探讨:

  • Spec-Driven Development:如何写出让 Agent 一次做对的规格文档?
  • Scenario 设计:如何构建轻量级的“场景”来替代僵化的测试?
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