一个人用 AI 重写了 Office 三件套和 Adobe 全家桶 ,传统软件的护城河是什么?

能被说清的规则 AI 都能接手，说不清的会成新的分界线。

与龙共弈

GitHub 上看到一个仓库，开发者 Brandon Thomas放出了三个新程序，WordCraft、GridCraft、DeckCraft，分别对应 Word、Excel、PowerPoint。

纯 Rust写的，不要钱，发布几天星标几千。

演示看它能打开一个真实的 docx，作者说明这三个程序还在 pre-alpha阶段。

一个工程师，业余时间用 AI 造出一套替代品。

📌 本文看点

Thomas 2024 年因为不满 Adobe 的订阅条款，用 Claude 写了一套七个程序的替代品，一周内 GitHub 拿到 2.4 万星 ，最近他把同样的路子搬到了微软身上。

他说，AI 模型让我得以像一家公司一样工作。

他并没有让 AI 从零写代码，他把整个代码库设计成，每一个界面动作对应一条具名的终端命令，智能体通过 MCP协议直接进来操作文档。解析文件格式规范、处理重复样板代码，交给模型，人负责架构和边界。

这个活过去要多少人？Adobe 全家桶的量级，业内公认是中大型团队三到五年，现在一个人加一个 AI 模型。

这三个程序还在攻关 OpenXML 完整兼容，之后才是版式精度、离线宏、多人协作。

文档编辑器难的地方不是打字框，修订痕迹怎么存，批注怎么同步，表格跨页怎么保持格式，字体缺失怎么降级。这些是微软花三十年、几万个 bug 攒出来的东西。

被替代的前提是新的够好加上旧的迁移成本低，两件事目前都不成立。每月付 20 美元的公司不会为了省钱迁到 pre-alpha 上。功能对得上不算完，人的肌肉记忆、大部分用户习惯的模板、十年积累的宏和插件、出了事谁负责，这些才是难点。

新加坡管理大学那项研究覆盖 6299 个仓库的 302600 次 AI 提交，发现 AI 引入的问题里有 89.3%属于代码坏味道，不是明面上的缺陷。代码坏味道今天不会崩，它让明天改动更贵。

AIDev 数据集覆盖 61000 个仓库，AI 生成文件的后续维护提交，83.21% 由人完成，只有 16.79% 来自 AI。生病的是机器，来看病的是人。

感知和实测之间那道缝，比快慢更值得看

会被 AI 重写的软件有几个共同点，格式明确、交互可以描述、没有例外、错了能立刻退回。

它们在 AI 面前最脆弱，因为本来就像一份需求文档。

这些软件 AI 就毕竟难，月底对不上账的企业系统，规则一半写在文档里一半在老员工脑子里。医院的核心系统要有一条法律上可追溯的责任链。这些是信任问题，AI 无法对结果负责。

那些原本只有几十个页面的小内部系统，以前因为没人写得出来就一直将就，现在一夜之间有了替代品。系统的数量会暴涨，能判断一个系统写得对不对的人，数量没跟着涨。

技术债换了形态，以前是写得烂还看不懂，现在是写得快、跑得起来，但没人知道以后动哪一行会出事。

Thomas 的项目值得看，当成信号看，不当替代品看。他做得最对的一件事是没有吹这三个程序，自己说用户最怕工具哪天突然改成收费模式，这句话比大多数技术乐观主义都清醒。

软件会越来越便宜，一个像 Word 的东西会便宜到个人开发者花一个周末就能做出来。

贵的是多年积累下来那套无人能解释的规则，是软件是实施和维护，是客户信你出的数据。

答案落在中间，AI 会重写掉软件里那些能被说清的部分，剩下说不清的那部分会成新的分界线。

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