夜雨聆风
AI 让你随手生成上千个小工具,不再需要下载APP,但行业最大的短板:传感器、执行器还不 AI 原生
一、我刷到 Karpathy 这条推文，第一反应是：应用商店要“过时”了
我今天看到 Andrej Karpathy（卡帕奇）那条长推，真的是那种“鸡皮疙瘩起来”的感觉——不是因为他又造了个新词，而是他把我最近隐约感受到、但一直说不清的变化，一次性讲透了。
他讲的不是“模型又多强了”，而是软件行业的主入口可能要变了：从“你去应用商店挑一个 App”，变成“你跟 AI 说一句话，现场生成一个只为你服务的小工具”。
而且这个趋势不是什么宏大叙事，他用一个很小的例子就把逻辑钉死了：为了做一个 8 周的有氧实验，他直接用Vibe Code在 1 小时内做了一个专用仪表盘。
这件事的冲击点在于：这类需求根本不配拥有一个“通用 App”。
二、事情的起因：一个 8 周健身实验，逼出了“高度定制化软件时代”的样子
Karpathy 说他最近有氧有点懈怠，于是决定认真做个实验：8 周内把静息心率从 50 降到 45。
方法也很具体（术语不重要，重点是“目标明确 + 规律可执行”）：
- 设定第二区间（Zone 2）有氧总时长目标
- 每周一次高强度间歇训练（HIT）
如果换成两年前的我们，大概率会这么干：打开应用商店 → 搜“有氧/心率/跑步训练” → 下载注册 → 学习怎么用 → 发现功能不完全匹配 → 将就用。
但 Karpathy 的做法是：一小时后，一个“只为这个实验服务”的仪表盘就跑起来了。Claude 在中间做了这些事：
- 逆向工程 Woodway 跑步机的云 API（把原始数据抓出来）
- 处理/筛选/调试数据
- 做一个 Web UI 用来追踪实验进度
过程当然不完美，他还得追着修 bug：比如公制/英制单位转换错、日历日期对不上……但重点不在 bug，重点在：方向已经很清楚。
三、他的第一个判断很狠：这种需求不该有 App（应用商店逻辑开始变笨）
Karpathy 的意思非常明确：应用商店里永远不会（也不应该）有专门针对这种小众、临时、强个人化需求的应用。
因为这事本质上只是：
大约 300 行代码LLM 代理几秒钟就能生成。你不该为了一个 8 周的小实验，去找、下载、学习、迁就某个“通用 App”。
当 AI 可以即时给你量身定制应用时，“从一堆零散 App 里挑一个”的应用商店逻辑就显得过时甚至 _不妥_。
我用一句更刺耳的话翻译：以后很多 App 不是被“更大的平台”干掉，而是被你自己随用随造的小工具干掉。
四、第二个判断更关键：整个行业要重构成“传感器 + 执行器”，而且要对 Agent 友好
这一段我觉得是整条推文最值钱的部分。
Karpathy 说他的 Woodway 跑步机本质上是一个传感器：把物理状态（运动强度、时间、节奏）转成数字数据。问题是——它的设计仍然是“面向人类”的：给你网页、给你说明书、给你按钮，让你“打开这个网址点那里”。
于是他的 LLM 代理不得不去：
逆向工程云 API这就离谱了。传感器/服务不应该维护一套复杂的人类前端作为主入口，它应该优先提供给智能体可直接调用的接口：API/CLI、机器可读文档、清晰的权限体系。
Karpathy 甚至吐槽：都 2026 年了，99% 的产品/服务还没有 AI 原生 CLI；还在维护.html/.css的文档，仿佛我不会把整份文档复制粘贴给智能体让它去做事一样。
那句“难道我是电脑吗？”我觉得可以当成这波浪潮的标语。
五、第三个判断：现在 1 小时能做的事，本该 1 分钟做完（缺的不是模型，是配套设施）
Karpathy 最兴奋的不是“一小时搞定”，而是他一直在想：这件事最多只需要 1 分钟。
你只要说一句：
“你好，帮我追踪一下接下来 8 周的心肺功能。”
然后经过一轮简短问答，一个应用就启动：自动拉数据、自动组装界面、自动维护。
要做到这一步，缺的往往不是模型“够不够聪明”，而是一整套基础设施。我把另一个作者的解读压缩成 5 个“必须补的坑”（这其实也是产业机会）：
- 智能体要有你的上下文（目标/偏好/设备清单/历史数据）
- 授权链路要顺滑（一键授权、可撤销、可审计）
- 数据源要标准化（别再靠逆向/爬虫/猜字段）
- 可复用的 Skill 技能库（像拼积木一样搭工具）
- 运维系统（日志/监控/异常处理/自动修复）
很多人最近在关注 OpenClaw 这类项目，我的看法是：它们热闹的表面背后，其实就是在补这些基础设施的雏形。
六、落到我们个人：未来你会“拥有上千个小工具”，但你不会亲自管理它们
这一段特别反直觉：过去我们担心“App 太多装不下”；未来你的小工具会更多，可能几百个、上千个。
今天为了剪个图造一个；明天为了记账造一个；后天为了项目管理再造一个。它们出现得快、消失得也快，很多都是“阅后即焚”的一次性应用。
你可能会问：那我怎么管理这么多？
答案是：本来也不是给你手动管理的，你的智能体会帮你维护、迭代、复用、清理。
所以竞争力也会变：
- 做一个更大更全的 App 可能不够了
- 关键在于：谁能把自己的服务做成更好的“传感器”和“执行器”，让智能体更稳定、更安全、更低摩擦地替人做事
七、总结：应用商店不会立刻消失，但它的“默认入口”地位正在动摇
我最后用三句话收尾（你可以当作这篇文章的结论）：
- 应用商店不是错，但对高度个性化、短周期需求来说，它越来越笨重。
- 真正的新机会在“AI 原生的传感器/执行器生态”：API/CLI/权限/机器文档/可复用技能库/运维。
- 个人层面，最重要的转变是习惯：少问“有没有 App 能做”，多问“AI，帮我现场造一个”。
这波变化不会温柔。很多人会把它当成又一轮“工具升级”，但我更愿意把它叫做：软件行业的主入口迁移。
参考链接
- Karpathy 推文（建议你也去搜原帖）：[1]https://x.com/i/status/2024583544157458452
