律师开始自己搓软件了:从《产品经理把程序员干掉了》评论区说起

三百条评论，吵的是同一个问题

我写的《产品经理把程序员干掉了：AI时代的一场单方面吞并》文章发出去后，评论区涌进来三百多条讨论。点赞最高的清一色在反驳：有人算账，编码占开发工时不到三分之一，其余时间全在分析决策，壁垒没有塌；有人要案例，说目前看得到的只有前后端合并的趋势；最狠的一条直接甩出现实——AI写的PRD又漂亮又标准，有公司六月份裁了一批产品经理，AI写的代码bug多，程序员还留着修bug。程序员读者占多数，火气也最大。

这些反驳大多有理有据，我给不少点了赞。但吵来吵去，大家都在抢同一把椅子：开发这个岗位，到底归谁。这个问题问得一点没错，只是答案可能不在那把椅子上。直到前几天，我在一个四十二人的群里看到了另一幅图景，里面的实践比评论区又往前走了一步。

群主是一家软件外包公司的老板，他说自己2026年没有手写过一行代码，后台数据显示，峰值token数达到29.7亿，最长一次任务连续跑了13小时34分。我自己也一样，今年帮朋友做的工程级工作流系统和正在创业的自驾助手小程序，全部由Claude Code完成架构设计、开发和审查测试。这个群里没人争论谁干掉谁，因为椅子上的人已经换了姿势。

律师开始自己搓软件了

群里流传着一段律师群的聊天记录。一位新加坡双语执业律师说，自己做的所有项目，在完全没搞懂的前提下，AI都能把事情做完。有刚入场的律师坦言，最初看到解耦、分层这些黑话就头疼，让AI出教程，自己再翻几本书，"发现也没有那么复杂"；也有人分享自己的做法：把项目拆开，agent搭骨架，其余模块用对话写好接过去，项目不大的直接打包上传，沙箱里就能交付。

这位群主把这些统称为local use软件：自己门店用的进销存、自己团队用的工作流。这类程序以前找外包要大几十万，现在自己就能搓出来。在他看来更扎心的是，外包公司难理解业务，做的软件经常不行，这才是业务方最痛的地方。群里一位做服装零售的群友佐证了这一点，他的新项目全程没碰技术，自己把单店企划、小单快反、补货计算的整条经营逻辑理成流程图，然后说"经营逻辑跑通了，业务需求也理顺了，UI部分反而不重要，而且是最容易实现的部分"。群里这位群友的逻辑，其实就是local use思路的民间版本：不追求通用，只把自家生意跑顺。

当然也有冷水。群里另一位朋友提醒：性能、并发、体验、权限、管控，这些依然不是普通人摸得到的。我认这个账，答案在第四节。

织布机与纺织专家

这位群主有个比喻：手写代码是手工织布，往后是机器织布的时代。Token是布匹的原材料，Claude Code是纺织机器，业务分析师是纺织专家，写好的Skills是生产指南。他的结论是，我们在手工织布时代积累的经验，放到未来肯定有更强的竞争力。

这个比喻的杀伤力，是把"写代码"从一门手艺降级成了"操作机器"。往后壁垒不在你会不会织。而在于你能不能把业务翻译成机器听得懂的指令。这恰好解释了，为什么群里那些非技术背景的人敢自己上手。

顺着这个比喻，他把软件行业的终点描成一座"黑灯工厂"：AI自动完成任务分析、代码实现、测试验证、评审、修复、合并和发布，人只需要定义目标和验收标准。他甚至跑去对一所高校计算机系研究生说，要转型去做产品经理，因为以后不需要人来写代码了。转型也没有捷径，用他的话说，得先烧海量的token来踩坑。

有意思的是他对AI Coding的理解。他说这和带团队是一回事，难的地方有两处：你怎么确认对方真的理解了需求，你怎么确认交付的结果真的对。AI Coding考验的不是写代码能力，而是需求对齐、任务拆解和结果验证。群里马上有人接话：这不就是产品经理的能力嘛。这位群主的团队里，程序员也都在往产品方向转。

AI验证不了业务

群里被引用最多的一句话是：AI能够很好地验证技术有没有问题，但它验证不了业务有没有问题。这里有个前提：你自己就是那个业务的行家。律师写的是自用小程序，业务对不对他一眼就验，验证成本极低；只有当业务复杂、需求模糊、你又不是领域专家时，AI才真的验不了。代码有测试框架、几十年工程规范、GitHub海量参照；业务没有标准答案，机器读不懂一个门店为什么非要这张报表，也判断不出一张流程图有没有把真实生意的关节想清楚。这正是律师们自己动手、而不是继续等外包的原因。

这位群主公司今年换了开发模式：业务方自己先搓一个MVP，只考虑业务怎么实现。流程理顺之后，性能、并发、体验、权限、管控交给工程团队。律师写的demo拿去跟程序员对业务，文章《产品经理把程序员干掉了：AI时代的一场单方面吞并》里客户、产品经理、程序员的三层传话，压缩成了一次演示。

回到评论区，那些反驳没有错，工程能力暂时替代不了，可他们守着的这段最先被机器接管；开发不再是瓶颈，决定做什么才更值钱。他说团队离不开三类人：持续定义问题的人、对结果负责的owner、复杂任务下仍能运转的领域专家，AI让这三种特性落到同一个人头上，超级个体和OPC因此大量出现。这个四十二人的群里没有人在争论谁干掉谁，他们已经在这么干了。当然，这是AI拥趸的小圈子，只一帧前沿快照，未必是全景。