真正新颖的东西？
人工智能终于在编程技术方面取得了重大突破——不再仅仅是“它能帮我做一些工作”，而是“我们以前做不到这一点”。如今，一些智能系统让程序员能够控制数十个协同工作的编程机器人，它们可以集中精力处理一系列任务，并根据对战略目标的简单英文描述，交付完整的功能，甚至是一整套功能。
这不是教程，只是想弄明白一些很酷的事情正在发生，也许我们可以弄清楚它的意义以及它的走向。
这项突破源于以新颖有趣的方式运用了两个熟悉的概念。第一个概念是编排。正如云计算在程序员能够轻松控制整个服务器集群后变得无比强大一样，可靠地配置和控制整个编程机器人集群的能力，所带来的能力规模远超任何个人单独与机器人聊天所能达到的水平。
第二个重要理念是韧性。正如系统在设计者开始预判硬盘等组件会发生故障或网络会断开连接后变得更加强大一样，如今的程序员也意识到使用逻辑逻辑模型（LLM）的最大缺陷：有时会生成垃圾代码。这种倾向曾经是使用逻辑逻辑模型生成代码的最大缺陷，但通过预先设计容错机制、测试输出结果并快速迭代，无代码系统能够极大地提升最终输出代码的可靠性。
无代码方法也解决了许多程序员对使用LLM进行编码的另一个重大顾虑。使用AI工具辅助编码最常见的直接反对意见不仅仅是代码质量差——还有围绕构建这些平台的供应商的诸多合理的社会和伦理担忧。但无代码系统是开源的、非商业的，并且可以免费部署，同时还能轻松地为堆栈的每个部分替换替代方案，包括使用开源或本地选项来处理全部或部分LLM工作负载。这并非大型AI供应商销售的软件；这些工具是由社区中的独立黑客创建的。
最终目标是无需直接编写任何代码，只需向一群编码机器人提供战略指导，即可大规模创建软件。称之为“无代码”软件。
10 点无需代码
如果您想快速了解要点，以下是便于浏览的概要：
- “无代码”是一种描述大量 AI 编码机器人以大规模构建软件的新方法，这种方法由一个简明的英语战略计划控制，供机器人遵循。
- 在这种方法中，你无需直接编写代码。相反，你只需为最终结果或产品制定计划，系统就会指导你的机器人构建代码来交付该产品。（“无代码”抽象化了直接编写代码的过程，就像“无服务器”抽象化了直接管理服务器的过程一样。）
- 这种无需编写代码的方法之所以可信，是因为它是由一些不就职于大型人工智能公司的有影响力的程序员自发发展起来的，而且独立开发者们已经开始让它变得更加便捷易用。这并非大公司为了推销产品而进行的宣传，事实上，无需编写代码的工具使得在不同层级模型之间轻松切换变得轻而易举。
- 如今，无需编写代码的工具本身是免费的。这些系统完全开源，但设置起来可能比较复杂，也需要一些时间。如果使用最先进的商业生命周期管理（LLM）系统，运行足够多的机器人来生成所有代码的成本会迅速上升，但结合一些低成本的开源工具可以帮助降低成本。我们也可以预期，随着这种方法的普及，未来会出现更多完善的付费版本工具。
- 许多程序员不喜欢使用逻辑逻辑模型（LLM）生成代码，因为它们会产生幻觉。无代码系统假定它们生成的代码有时会出错，并能处理这种故障。就像其他弹性系统假定硬盘会发生故障或网络连接会不稳定一样，无代码系统旨在处理不可靠的代码。
- 这与几年前的“无代码”热潮毫无关系，因为它不局限于任何一家商业供应商或任何专有平台。而且，无代码项目可以设计成输出能够在任何常规基础设施上运行的代码，包括您现有的系统。
- 无代码模式改变了权力格局。采用无代码方法的人和团队更有可能自主构建更多内容。这些无代码创造者无需事先征求许可或资源即可开始创作。随着时间的推移，这种权力的赋予可能会产生巨大的影响，因为人们会意识到，他们或许无需筹集资金或寻找赞助商就能实现自己的构想。
- 无代码系统的管理和创建界面比许多其他平台都更容易上手，因为它们通常由简单的纯文本Markdown文件控制。这意味着，一些最有效或最成功的无代码创建者很可能是产品经理、设计师或系统架构师等角色出身的人，而不仅仅是开发人员。
- 无代码方法可能并非接管大型遗留代码库的最佳途径，因为它们依赖于对整个问题的精确描述，而这往往难以完全捕捉。此外，编码机器人可能缺乏足够的上下文信息来理解遗留代码库，尤其是在处理遗留技术时，生命周期管理（LLM）有时显得力不从心。
- 在以往的许多编码发展历程中，抽象概念让程序员能够在更高的层面上工作，更接近他们试图解决的问题本身。低级语言使程序员免于编写汇编语言；高级语言则使程序员免于编写内存管理代码。无代码系统抽象化了直接编写代码的过程，延续了让开发者能够更专注于待解决问题而非手动创建代码每一部分的悠久传统。
当程序员停止编写代码时，软件会是什么样子？
正如我们一直以来所说的，对于真正从事技术研发和理解技术的人来说，人工智能领域的主流观点是，低级机器学习技术只是有用的技术，有其自身的用途，但我们不应该被那些荒谬的炒作冲昏头脑。我们每天都能看到大型人工智能公司在道德上存在严重缺陷并造成社会危害的新例子。
尽管如此，程序员们仍然没有完全否定人工智能的潜力。程序员们普遍比作家或摄影师更乐观地看待人工智能的一个重要原因是，在创意领域，人工智能会扼杀创作过程中的人为因素。但在编程领域，人工智能可以承担繁琐的工作，让程序员们专注于最具人性化和表现力的部分。
令人遗憾的是，人工智能在编码领域的应用大多是企业自上而下强制推行的。这些应用非但没有促进创新，反而旨在削弱员工的就业保障。而且，正如我们所见，这种做法奏效了。难怪许多关于企业使用人工智能进行编码的研究表明，生产力几乎没有提高；显然，提高生产力并非很多时候的目标。
无代码技术有可能改变这一切。将操控大量编码机器人的权力交到聪明能干的程序员（或设计师！或产品经理！或作家！或其他人才）手中，颠覆了以往关于谁能决定产品创作方向的等级制度。你的业余项目规模可能会更大，你的副业目标也可能更加远大。
当然，现在还处于早期阶段。如果你要为所有机器人运行最新版本的 Claude Code，那它们本身就贵得离谱。让这些东西运行起来也很困难；你得在Steve Yegge 的 GitHub上那些晦涩难懂的 Gas Town 相关资料和Simon Willison 博客上的一堆精彩文章之间来回切换，还得在 YouTube 上搜索关于Ralph Wiggum的视频，看看它们到底是在讲《辛普森一家》还是在讲这个软件。
这种情况还会持续一段时间，有点混乱。但这总比“企业认证云人工智能工程师二级，至少需要11年LLM经验”要好得多。如果历史可以借鉴，一旦我们真正了解自己想要什么，第一批实现方案都会被弃用，取而代之的是更优雅、更强大的第二版。先做一个，用完就扔。我的意思是，这不正是无代码理念的精髓所在吗？
这一切也可能最终不了了之。也许这只是又一时的风潮。我不喜欢看到一些开发无代码工具的人转而要求人们购买虚拟货币来支持他们昂贵的编程机器人项目。大型人工智能公司肯定会想方设法扼杀或将其收编，因为能够将LLM（生命周期管理）之间的切换成本降至零的工具肯定令他们感到恐惧。
但这一次，感觉有点不一样了。它是由那些不在万亿美元公司上班的人自发地创造出来的。它一开始可能有点粗糙、有缺陷，但却很有趣，而不是像以前那样，在五个穿着背心的家伙冷冰冰的直播里，被包装得光鲜亮丽、毫无灵魂。这是为喜欢创造的人打造的技术，而不是为那些试图取悦金融家的人打造的技术。它是为发明家而生的，而不是为投资者而生的。
我真的，真的不在乎你叫它“无代码”还是别的什么；它只是需要一个名字，方便大家理解我们在说什么。我的想法是反过来想的：“我们能在白板上写些什么，让每个人都明白我们在说什么？” 如果你指着图表说：“遗留代码很复杂，所以我们会像往常一样处理它，但是客户端应用和移动端都是全新的，所以我们可以尝试无代码开发，看看效果如何”，大家大概会点点头，明白你的意思。如果你有更好的名字，尽管用吧。
不过，与此同时，赶紧开始动手吧。做一些比你独自一人能完成的更具雄心壮志的事情。偷偷地在工作场所部署一大批机器人。开发一些以前需要资金支持但现在不需要的东西。开发一些别人已经开发出糟糕商业版本的东西，然后免费发布。分享你的 Markdown 文件！
从创意到应用的距离或许缩短了一些？我们即将见分晓。