Maples7's Blog

最近写代码的过程中我发现，跟 AI 对话是一件极其容易让人「上瘾」的事。

这种上瘾并非来自廉价的多巴胺，而是一种高强度的脑力共振。尤其在你比较熟悉的专业领域 —— 比如某个复杂的代码任务 —— 你很清楚哪些地方可以做得更多、更好，于是你开始不断对 AI 提问，不断 push AI 的边界。

现在的 AI 能力，往往能给出令你眼前一亮的、甚至比你预想中更全面完整的解决方案。在软件开发领域，AI 的任务执行和落地能力，绝对已经在平均水平以上了。只要你有问题，尽管问，它基本都能接住。

在这种背景下，职业的分水岭变了：Know-How 正在变得不重要，而 Know-What 和 Know-Why 的价值正被无限放大。

继续拿开发代码举例。过去，相对于「Ctrl-C + Ctrl-V 工程师」，我们推崇「古法编程」的「手艺人」和「代码洁癖」，但在 AI 时代，你只需要了解代码里哪些地方、哪些功能存在改进空间，并能正确地发问，你能比「古法编程」的「手艺人」做得更好。这就是现在被神话化的「提示词工程（Prompt Engineering）」，但我认为它本质上还是程序员底层能力的体现 —— 如果你连好代码长什么样都没见过，你根本写不出像样的 Prompt。

2026：从「玩具」到「基建」的临界点

在 2024 年甚至 2025 年初，大多数人对 AI 的认知还停留在「会聊天的搜索引擎」或「画得不太对劲的绘图工具」。彼时，自媒体热衷于用各种提示词测试 AI 的下限，以此作为社交筹码，而真正的产业界则抱着审慎的观望态度。当然，技术 Geek 和程序员们应该还是比较早地意识到了 AI 的潜力，并开始 Vibe Coding 来提高个人的工作效率，但大多数人应该还是持观望态度。

我之前也觉得 AI 能力固然很强，但市面上大多数的 AI 产品还只是噱头，并不能完整、高效地真正解决实际问题，更是没见到任何 AI 完全独立开发的优质产品上线。大部分自媒体都还抱着发社交媒体的目的是试用 AI，然后发几张 AI 生成的图片或视频、起一个耸人听闻的标题来吸引流量。

但时间来到 2026 年，随着 OpenClaw 的火爆，空气里的味道变了，似乎一切都不一样了。也是偶然听到「枫言枫语」的这期播客（《Vol. 161 从开发自己的🦞OpenClaw聊起》）受到启发，我对 AI 产生了一些与之前不同的思考。

真正的奇点：AI 的自举（Self-Bootstrapping）

2026 年开年第一个月资本市场就已经是上蹿下跳了，从各种角度分析 —— 地缘政治、宏观经济、科技发展 —— 肉眼可见今年又将会是波动巨大的一年。

二级市场跌不可怕，就怕没有波动，波动可以是收益的来源之一。尤其对 A 股而言。

趁着月底再写一篇作为 2026 年一月份的阶段总结。

🧑🏻‍💻 工作

• BeanLedger App：

  • 发布了一个新版本，主要实现了用户数据的导出和导入功能，也是很多用户期待已久的功能。
  • 我几乎完全是用 AI 来实现的这个功能，只在它生成的代码的基础上做了一点微调，基本只花了几个小时就完成了从 0 到可以上线的水平。
  • AI 肉眼可见的能力越来越强，至少在编程领域我非常有实感，实现收敛性比较好的任务准确率已经非常高了。
  • 但 AI 生成的代码质量只能说差强人意，可能跟我的项目并不是一开始就是 AI 来全面接管有关系，但我依然怀疑 AI 在代码工程化方面的水平，毕竟市面上的代码💩山浩如烟海，想必 AI 「吃」的也不是什么细糠。
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人的记忆有时候就是很不可靠，不用上班的 2025 年似乎显得格外漫长。一方面今年发生了很多 routine 之外的事情，另一方面世界趋势的趋同性似乎又让它变得更无聊了一些。上半年发生的事情回忆起来仿佛已经过去很久，一不小心却又来到了年底。

人对一生时间的非线性感知很容易让人变得麻木，从而丢失好奇心 —— 这是致命的。人过三十，也许还有激素水平下降的原因，这几年对时间的感知并不强烈，是值得我警觉的一件事情。

说到好奇心，有时候会羡慕更年轻的朋友们「初生牛犊不怕虎」的闯劲，也由衷佩服他们的创新精神和敢于尝试的勇气，这说明他们依然有对新事物的好奇心，好奇心是推动人类社会进步的动力。但这两年，我也越来越体会到认知、经历和经验也是不可多得的宝贵财富。曾经更年轻的我也对很多「老登」言论嗤之以鼻，会下很多坚定又幼稚的判断，会照本宣科地视很多理论为唯一真理，会认为很多事情是绝对的、必须的、不容置疑的，但成熟的标志之一就是逐渐变得包容、怀疑、多元，能更多看到事情背后的复杂。在不确定性的时代，需要更多应对复杂系统的思维方式，这很依赖概率思维和非线性的认知能力，经验和经历在此处能发挥作用。

书单

依然从书单开始。今年也只看了五本书，评价如下：

时间飞逝，上一次写《个人开源计划》还是上次（不是），这期间也发生了不少事情，趁着年底把这小半年的事情来回顾记录一下。

🧑🏻‍💻 工作

• BeanLedger App：
  • 从今年夏天发布以来，一共发布了 24 个版本，基本实现了当初做这个 App 的功能设计目标。
  • 唯一一个想做但还未实现的大功能是对不同大类/小类投资品种的比例的呈现，但这个功能如果不能自动更新资产数据，会大大加重用户的数据维护负担，目前看比较难跟现有功能整合得比较好。准备明年做一个新的 App 来满足我自己这方面的需求。
  • 现在总结下来，使用 SwiftData 作为本地数据框架是做这个 App 最大的选型失败，极大地阻碍了需要改动数据模型的新功能的实现。粗略估计，我开发过程中遇到的 80% 以上的问题（甚至是上线后的崩溃）都是这个官方框架带来的。SwiftData 在发布时其实有不错的顶层设计和概念，如果只是粗浅的使用也不大会感受到问题。但一旦数据模型变得复杂，并且需要开启 iCloud 数据自动同步功能后，所有的潜在问题都冒出来了，这对于功能都在本地运行的 App 几乎是处处踩坑。我不想过多地揣测我不知道的事情，但从 SwiftData 在不同版本之间不稳定的表现和很多明显缺失的基础功能来看，我只能理解为具体实现这个框架的团队技术能力有限，根本没有用心，大概率也是苹果内部团队在屎山代码上雕花的产出。明年会认真看看是不是能迁移到几个月前 Point-Free 团队刚发布的 SQLiteData 框架上，但已经上线的产品的数据迁移也不是一件轻松的事情，一不小心就可能会造成用户数据丢失，需要加倍谨慎。所以在迁移之前，会先实现数据导出/备份的功能。
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