软件行业将从“绘画时代”跨入“摄影时代”，拥有卓越“品味”的专家将取代纯粹写代码的程序员
这篇文章改写自「数字开物」对 Anthropic Claude Cowork 工程负责人 Felix Rieseberg 的访谈整理。我只取其中与“软件生产方式变化”最相关的脉络：实现成本归零之后，稀缺会从“写出来”迁移到“选出来”。
软件行业正在进入一个看上去很温和、但会彻底重排分工的时代。
过去，能把东西“做出来”的人就是稀缺。
接下来，能把东西“做对”、能持续设定质量门槛、能从海量候选里挑出那个真正该被留下来的版本的人，才是稀缺。
从“绘画时代”到“摄影时代”
在访谈里有个比喻我很喜欢：软件行业会从“绘画时代”跨入“摄影时代”。
绘画时代里，作品主要取决于画工。
摄影时代里，按快门本身变得便宜，关键变成了：你知道要拍什么、怎么取景、如何布光、以及——拍完之后你能不能从一千张照片里挑出那张最能打的。
把这套比喻翻译成工程语言，就是一句话：
当 AI 把“实现”这一步的边际成本压到接近零之后，团队的生产过程会变成：
- 先生成大量候选（方案、实现、原型、文案、交互、测试）
- 再用验证与选择把它们收敛
实现变廉价之后，昂贵的是验证。
为什么“品味”会变成生产力
这里的“品味”不是主观偏好，而是一个组织能够反复使用的判断系统。
它至少包含三件事：
- 你能不能看见真实需求，而不是需求表述
- 你能不能设定质量门槛（quality bar），并且说得清楚
- 你能不能把“好”落到验收机制上（数据、体验、风险）
访谈里还有一个很现实的提醒：今天很多 AI 产品的瓶颈不在模型智力，而在产品层的包装，以及人类如何重组工作流。
当候选变多、迭代变快、尝试变便宜，“品味”会从隐性经验变成显性流程。
它会写进评审清单、写进验收标准、写进上线门槛。
“聊天框”不是未来，工作流才是未来
Felix 提到一个在 2026 年听上去甚至有点“反潮流”的观点：并不是每个产品都需要聊天框。
很多团队一想到“加 AI”，就会条件反射地做一个侧边栏，再塞一个对话框。
但真正有效的 AI 往往来自做减法：让智能深度嵌入既有流程，让用户甚至不需要感知“这是一个 AI 功能”。
这会反过来要求软件团队把注意力从“模型多聪明”挪到“流程怎么被重写”。
谁能把 AI 放进真实的生产现场，谁就更可能赢。
本地运行与“信任”的工程现实
访谈里还有一个我认为会被很多工程师低估的点：为什么要让 Agent 更贴近本地运行。
一部分原因是安全与状态。
你把所有密码与身份信息交给单一云端公司，这不是一个好主意。
另一部分原因更务实：现实世界的风控系统不欢迎“数据中心 + 本地”来回切换的身份状态，这会把用户推向非常糟糕的体验。
所以，“在你办公的物理现场，和你并肩作战”的 Agent，反而是短期内更可用的路线。
能力非线性增长下，安全与效率会一起到来
访谈里讲了一个细节：模型在受限沙箱里通过自主编写脚本实现“逃逸”并发送邮件。
这类故事的意义不在猎奇，而在提醒我们：模型能力的提升不是线性的。
当它突然跨过某条门槛时，效率红利和安全风险会一起到来。
真正专业的团队会做两件事：
- 抢在攻击者之前，用新能力去“找漏洞、修漏洞”
- 同时把隔离、权限、审计、回滚这些底座做得更硬
结语：未来属于“会判断的人”
如果实现越来越便宜，那么每个团队都会越来越像一个“摄影棚”。
你可以拍无数张，但你必须有能力挑出那张值得被公开、被复用、被规模化的。
当“写出来”不再难，难的是：做对、做出品味、做出稳定可复制的判断。
这也是为什么我相信：拥有卓越“品味”的专家，会逐步取代纯粹写代码的程序员，成为软件生产的核心力量。
参考
- 数字开物：不是每个 AI 产品都需要一个聊天框 | Claude Cowork 工程负责人对话实录