软件工厂是为人类而建的。AI 需要的是别的东西。

我建造了软件工厂。

代理流水线。角色定义。详细规格。审查关卡。整套东西。纸面上看起来很棒。代码产出很快。PR 出现了。测试变绿了。

但我运行得越久，就越觉得不对劲。

整个模型仍然围绕人类的局限来组织。我们嵌套文件夹是因为 我们 需要空间线索。我们坚持 DRY 和整洁代码的仪式，因为过去每一行代码对人类来说写和维护都很昂贵。我们把资深工程师当作唯一能「让 AI 不跑偏」的人——这往往只意味着他们把它当作更快的自动补全，用来写他们已经写了多年的同样模式。

大语言模型不是这样工作的。它们关心的是意义，而不是文件夹的深度。它们可以在几秒钟内扔掉或重新生成数百行代码。成本方程已经变了，但我们的心智模型没有。

工厂的想法听起来很现代，但它其实是一个古老的工业隐喻。规格输入，产品输出。假设设计已经解决。消除变异。尽早形式化需求，让生产线保持运转。

软件从来不是制造业。源代码 就是 设计。代理真正加速的是设计循环本身：尝试一些东西，看看会发生什么，再调整。把这强行塞进流水线，只是让我们更快地做错误的事情。

在这些系统里生活过之后，有一点对我来说很清楚：

这个模型是为人类设计的，而不是为 AI。

我们需要一个不同的框架。更接近机器速度下的设计协作。少谈吞吐量，多谈清晰的意图、品味、验证，以及知道何时探索、何时锁定。

软件工厂帮助很多人开始使用代理。它是一个有用的临时脚手架。但它不是正确的长期模型。

是时候发明下一个了。