当软件变得像汤一样廉价，普通人还需要依赖设计师的 workflow 吗？

大家好，我是[你的名字]，今天想和大家讨论一个非常有趣的话题：当软件变得像汤一样廉价，普通人还需要依赖设计师的 workflow 吗？

最近，AI 界传奇人物 Andrej Karpathy（前 OpenAI、Tesla AI 总监）在 X 上发布了一条重磅长帖，迅速收获了1.17万点赞、92.8万转发、167万浏览。这条帖子不仅分享了他当天早上用 Claude “vibe code” 出一个私人定制仪表板的真实故事，更直接预言了软件行业的范式级转变：传统的 App Store 模式正在过时，未来将是 LLM Agent 即时生成、为一个人量身定制、用完即弃的高度定制化（highly bespoke）软件时代。

一、起源：1 小时搞定的私人“心率实验仪表板”

Karpathy 最近觉得自己的有氧训练有点松懈，于是决定做一次严肃实验--把静息心率（RHR）从 50 降到 45，持续整整 8 周。主要手段是每周完成一定量的 Zone 2 有氧（低强度长时）+ 1 次 HIIT 高强度间歇训练。

仅仅 1 小时后，他就拥有了一个完全为他一人量身定制的 Web 仪表板。

更厉害的是，Claude 必须自己逆向工程 Woodway 跑步机的云 API，拉取原始数据、清洗、过滤、调试单位（公制/英制搞混了）、对齐日历日期等。Karpathy 发现 bug 后直接指出，Claude 立刻修复。

他感慨：两年前这事要花 10 小时，今天只用 1 小时。更让他兴奋的是--未来这应该只需要 1 分钟。

二、Karpathy 的两大核心结论

1. App Store 的离散 App 模式彻底过时了 “永远不应该有一个叫 ‘Cardio Experiment Tracker’ 的 App 上架 App Store。这东西只有 300 行代码，LLM Agent 几秒钟就能为你生成。去搜索、下载、安装、适配……这一整套流程，在 AI 时代显得荒谬而低效。”

2. 整个行业必须转向 AI-native 服务 所有硬件、服务都应该直接提供给 Agent 用的 API/CLI，而不是只给人类看的网页、文档、按钮。 他吐槽 2026 年了，大部分产品还在让你“打开这个网址 → 点击这里 → 复制粘贴给你的 Agent”，简直不可思议。 理想流程应该是：你对 Agent 说一句 “Hi，能帮我接下来 8 周跟踪心率吗？” 经过简短问答 → 自动拉数据、建仪表板、后续维护提醒、全程无感。

TL;DR（他自己的总结）： “App Store 那套离散 App 的概念本身正在过时。未来是 AI-native 的传感器 + 执行器，被 LLM 像胶水一样粘合起来，形成高度定制、用完即弃的小应用。只是现在还没完全实现。”

三、评论区高燃讨论：从“奶奶用不了”到“软件将像汤一样廉价”

这条帖子引发了激烈讨论，我精选了几条最具代表性的声音：

质疑派代表 -- @lauriewired（6100+ 赞）：

“拜托，你觉得你奶奶想自己造 App 吗？连想清楚自己到底想要什么都需要巨大心理能量。99% 的人还是需要专业设计师想好的 workflow。”

那么问题来了，当软件可以如此轻松地被个性化生成，普通人是否还需要依赖设计师预设的 workflow？

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