软件就像一次性洗脸巾一样，迎来了次抛时代

ClaudeCode 桌面版最近被人吐槽 bug 很多，就是把一个半成品扔出来了，基本是不可用的。我自己体验了一下，也没有那么夸张，用还是能用的，就是会有很多小 bug。

按照 Anthropic 的基操，大概率桌面版完全就是 AI 开发的，所以有这些 bug 也不意外。我最近用 ClaudeCode 开发，就算是最强的模型 Opus，也是会有很多小问题的。

所以也有很多人会质疑，AI 是不是真的能够完全自动化做完所有的事情，交付一个可靠的产品。

有一个很有意思的例子：之前 Claude Code 泄露出来的一些代码文件，单个文件居然有几万行，这确实是典型的 AI 风格。AI 确实喜欢在同一个文件里面改东西，但从人类工程师的视角来看，这种代码根本就是没办法维护的。

但是这里我觉得要警惕一个点：我们现在都是用人类的视角去评判 AI 做的事情。有没有一种可能，这种单个大文件其实是对 AI 来说最好的一种设计模式呢？

现在 AI 写的代码还会有很多的问题，但我觉得这些问题都是可以被解决的。从过去这三年 AI 发展的速度来看，我对这个前景是比较乐观的。

核心的瓶颈在于验证。对 AI 来说，只要是能被验证的东西，它就一定能在不断的强化学习中学会。

所以我认为，未来解决 AI 容易出 bug 的最核心问题，并不是用人类经验教它去做代码重构：这也是《苦涩的教训》（The Bitter Lesson）带给我们的启示。我们最重要的还是要把可验证的环境做好。

只要你的测试覆盖得足够全面，AI 一定能够把这些问题解决掉。我们完全可以把 AI 写的代码当做一个黑盒，反正它可以很快速地重写，而唯一不变的其实是那套验证环境。

软件就像一次性湿脸巾一样，进入了次抛时代。