夜雨聆风我们正身处一场由 AI 引发的集体狂热中，人们拼命追逐市场价值，却忽视了软件质量正在全面滑坡。
从需要多次 FaceID 验证的 Banking App，到 Slack 意外将 git pull 命令发到群聊，再到 LG 冰箱和车载系统频发的诡异 Bug，技术越先进，体验却越糟糕。尽管 LLM 和 Agentic Era 带来了生产力承诺，但企业仍沉迷于 KPI 驱动的新功能，而非稳定性修复。
这种对 AI 债务的盲目积累，反而为独立开发者提供了重塑日常软件的机会。
如果编程已经被"解决"了，为什么软件反倒越来越烂？
在我写下这些文字的时候，我们正身处一场由 AI 引发的大规模精神错乱之中。人们真的在把自己"刷 token"刷进了医院，争先恐后地想在一切都被自动化取代之前，抢下那块市场价值。
我不能怪他们。
模型越来越强，程序员正被成批裁掉。我们一而再、再而三地被告知：到今年年底，AI 会写出 100% 的代码。不管这是不是真的，现在可能不是坐视不理的好时机。
"智能体时代"（Agentic Era）所到之处，伴随着生产力更高、质量更好的承诺。无可否认，这些新工具已经彻底改变了我们创造和使用软件的方式。它们抬高了高层管理者对团队产出的预期。它们或许还以前所未见的方式，整体抬升了软件团队的平均技能水平。
那为什么软件整体上还在不断变差？
仅上周一周的例子：
我的银行 App，平均要刷三次 FaceID，3D Secure 确认界面才会出现。
我在 macOS 上打开 Slack，图标在 Dock 里弹了好几秒。我没了耐心，切到 Ghostty 开始打字。就在这时，Slack 窗口弹出来了，从 Ghostty 抢走了焦点，
git pull命令被发到了群里。我的 LG 冰箱开始发出怪声，于是我试着通过一张填不完的多步表单去报修。到最后一步提交时，跳出了提交错误。而我之所以发现，只是因为我看了 JavaScript 控制台。
我车的中控娱乐系统前不久做了一次软件更新。它本来就不怎么样，但至少每次开车时不会自己重启。现在它 bug 缠身：转向灯声音会随机静音，直到我重启系统；我点屏幕想打开 Google 地图——结果弹出的是电台 App；点完屏幕要等 1 到 2 秒才有反应。这已经不单纯是 UX 问题了——这些 bug 直接影响你专注驾驶的能力。
几个月前，我看到 LinkedIn 上一个帖子里，负责重做这套车机系统的产品经理团队在互相庆祝，说自己干得多漂亮。每次我被迫跟他们的产品搏斗时，都会想起那篇帖子。
虽然我不知道全部内情，但我愿意打赌：那些写出这些 bug 的团队，大多都用得上最新的模型，而且 token 预算相当充裕。只要给机会，大语言模型真的很擅长消灭 bug。
软件一直都有 bug，而我们对那个"一切都稳定的 macOS Snow Leopard 黄金年代"的怀念，多半是选择性记忆的产物。过去的软件或许确实更好，但那主要是因为那时它简单得多。从那以后，我们不断发明新的抽象、新的前端框架、更多的底层复杂度。对"用户体验"的门槛越来越高，但一切都变得愈发脆弱。
我们已经走到了这样一个节点：一次 macOS 更新——或者说，对我依赖的任何一款 App 的更新——带来的不是期待，而是恐惧。我现在默认新版本会更差。
这不是一篇针对 AI 的抱怨。那些嗡嗡作响的 GPU 集群给了我们超能力，可我们始终没拿它们去造更好的软件。
软件厂商长期以来都是 KPI 导向的，而把东西做得更稳，并不总是能对数字产生直接影响。在汇报里，它也不够"亮眼"：
本季度，我们不会发布任何新功能，也没打算重做任何设计——我们将只专注于修 bug。
—— 某大厂里一位虚构的产品经理
在这种态度改变之前，这场软件质量的大衰退还会继续。
听起来不怎么乐观，但其实，我对接下来会发生什么相当兴奋。
当各家公司集体陷入"AI 债务"的漩涡时，独立开发者却迎来了一个独特的机会：去构建那些从前超出个人能力范围的软件。