DHH直言:AI 还写不了我的代码,Cookie Banner毁了网络,＂重磅发布＂已经死亡!
- 2026-01-23 06:04:44
DHH直言:AI 还写不了我的代码,Cookie Banner毁了网络,＂重磅发布＂已经死亡!本文深度解读Next Token播客《DHH: Why AI Isn't Writing My Code (Yet)》，透过Ruby on Rails创始人的犀利视角，揭示AI炒作、监管悖论和营销变革的残酷真相。 
时间，确实改变了 DHH 的外表。 但他的思想呢？ 如果你是程序员，或者在软件行业待得够久，大概率听说过这个名字： DHH（David Heinemeier Hansson） 。 他是 Ruby on Rails 的创造者， 是 Basecamp 的联合创始人， 曾被 Google 评为“最具影响力的黑客”之一， 同时——还是一名参加过勒芒 24 小时耐力赛的职业赛车手。 对白天写框架、晚上开赛车的 DHH 来说， “不走寻常路”本身就是一种风格。 在我眼中，他几乎就是“理想程序员”的代名词： 技术实力、产品理念、生活方式，都带着一种不随波逐流的气质。当年创业时，我和 Dean 也是不带意思犹豫的拥抱了 Rail。他和 John Carmark 都是我心目中当之无愧的偶像。 去年年中，DHH 做客了全球科技圈极具影响力的 Lex Fridman Podcast 。 在那期访谈中，他对当下流行的 AI 编程方式，尤其是所谓的 Vibe Coding ，提出了非常尖锐的批评。 说实话，他过去的大多数观点，我都非常认同。 但唯独在 AI 编程这件事上，我心里其实一直保留着一点不同的看法。 有意思的是，我记得最近从自媒体那里听说 —— DHH 自己，也开始尝试用 AI 写代码了。（当然，我还是有点怀疑，DHH 是不是被人给代表了） 所以这一次，我想听听他的最新观点。 在这个人人都在 Vibe Coding、 AI 写代码像打字一样轻松的时代—— DHH 的思想，是在引领时代？还是已经开始显得“过时”？又或者，恰恰是一股越来越稀缺的清流？ 01 🔥 DHH直言：AI不会写我的代码，Cookie Banner毁了网络，"重磅发布"已经死亡 
🎙️ 引言：技术行业的集体幻觉 在这期Next Token播客中，DHH 毫无保留地拆穿了技术行业的集体幻觉。观点依旧犀利，是清流，是 old school？反正依旧很 DHH～～ 独特视角：不同于AI乐观主义者的狂热或悲观主义者的恐惧，DHH以"工具现实主义者"的冷静视角，揭示了技术革命背后的复杂现实。他的直言不讳不仅挑战主流观念，更为技术从业者提供了清醒的行动指南。 💬 关键对话深度解读 🧠 开场宣言：真正热爱计算机的人 对话场景：主持人热情欢迎DHH的到来，对话从DHH的个人告白开始。 关键对话： DHH坦言，他惊讶地发现许多科技行业从业者并不真正喜欢计算机。即使是那些每天与计算机打交道、让计算机"跳舞"的程序员，也并非所有人都真正热爱计算机。 "我热爱计算机，"DHH强调，"仅仅因为它是机器本身。" 深度解读： 这段开场白为整个对话定下了基调：一个真正热爱技术本身的人，对技术革命有着截然不同的视角。DHH不是技术悲观主义者，而是工具现实主义者——热爱工具本身，但清醒认识工具的局限性。 独特视角：这里有个反常识的洞察：对技术过度狂热的人，往往并不真正热爱技术本身。他们爱的是技术带来的权力、效率、利润。而真正热爱技术的人，反而对技术炒作保持警惕。 🍪 Cookie Banner灾难：监管如何"善意地摧毁"用户体验 对话场景：主持人提及DHH近期对Cookie Banner的批评，DHH毫不犹豫地表达了他的立场。 关键对话： DHH直言，Cookie Banner是导致网页浏览体验变差的主要原因之一。他做了一个辛辣的对比：Cookie Banner甚至比2000年代初那些"打猴子"弹出广告还要糟糕。 "至少在那个时候，浏览器最终禁止了弹出窗口，"DHH指出，"但现在，Cookie Banner是合法合规的。" 深度解读： 这个对比揭示了监管的悖论：当不良做法被合法化时，它比明显的滥用更具破坏性。 欧盟GDPR的本意是保护用户隐私，但实现方式却创造了新的问题： 独特视角：Cookie Banner解决的是症状，而不是疾病。真正的隐私问题在于过度的数据收集、不透明的数据使用、缺乏真正的控制权。DHH的观点暗示：隐私保护应该是默认内置的，而不是通过繁琐的选择界面强加给用户。就像汽车安全带——不需要每次开车都选择是否系上。 🤖 AI革命：1995年的互联网泡沫重演？ 对话场景：当主持人将话题转向AI炒作时，DHH提供了一个历史性的视角。 关键对话： DHH将当前的AI炒作与1995年的互联网泡沫相提并论。这是一个关键比喻，区分了两种不同类型的技术革命。 深度解读： DHH区分了两种技术革命模式： 1995年互联网：每个人都知道它会改变世界，但不知道具体如何改变。投资疯狂涌入，商业模式模糊，泡沫在2000年破裂。 2007年iPhone：发布时就是一个完整的用户体验。它立即改变了人们使用手机的方式，创造了一个全新的生态系统。 DHH的判断：当前的AI浪潮更像1995年，而不是2007年。 独特视角：DHH将当前的AI比喻为"闪烁的灯泡"——有时候很亮，有时候完全不亮，你永远不知道它什么时候会熄灭。这种不可靠性是AI在生产环境中应用的主要障碍。 🏢 AI在37signals的真实使用：三个层次的应用 对话场景：主持人具体询问DHH在37signals如何使用AI，DHH的坦诚回答揭示了AI在企业中的真实应用场景。 关键对话： DHH分享了他们公司使用AI的三个层次： 层次一：成功案例——安全漏洞赏金分类自动化 层次二：有限使用——代码生成 层次三：学习工具——"鞍匠效应" 深度解读： 基于DHH的实践，可以构建一个AI应用框架：
独特视角：AI最大的价值在于放大人类能力差异，而不是取代人类。优秀的程序员使用AI可以变得更好。平庸的程序员使用AI可能会变得更糟——因为他们失去了锻炼核心能力的机会。 💻 为什么95%的代码仍然需要人类：四个根本限制 对话场景：主持人追问DHH为什么95%的代码仍然需要人工编写，DHH的分析揭示了AI编程的四个根本限制。 深度解读： 限制一：上下文理解的缺失 AI可以生成语法正确的代码，但它无法理解： 编程的本质：在约束条件下做出权衡决策。AI不理解约束，因此无法做出有意义的权衡。 限制二：创造力的本质误解 真正的创造力不是从现有模式中重组元素，而是： AI擅长第一步——识别模式。但在构思真正新颖的解决方案方面，它仍然有限。 限制三：责任与道德困境 当AI生成的代码包含安全漏洞时： DHH指出，在37signals，他们不愿意在关键系统中使用AI生成代码，正是因为责任不明确。 限制四：技术债务的加速积累 AI倾向于生成"可行但不优雅"的代码。短期来看，这加快了开发速度。长期来看，这可能导致： 独特视角：技术债务就像金融债务——借钱时很轻松，还钱时很痛苦。AI让借钱变得更容易，但不会让还钱变得更容易。 🚀 "重磅发布"已死：算法时代的营销新规则 对话场景：主持人注意到"重磅发布"策略似乎不再有效，DHH确认了这一观察。 关键对话： DHH确认："我们已经不在那个世界了。" 深度解读： 算法厌恶企业账户 社交媒体平台的算法已经发生了根本性变化： DHH的观察："算法讨厌企业账户。" 注意力碎片化与速度成瘾 用户在不同平台间快速切换，平均注意力持续时间持续下降。同时，内容消费的速度越来越快： 在这样的环境中，单一的"发布时刻"很难捕捉足够的注意力。 独特视角：DHH没有为Fizzy策划"重磅发布"，而是采用渐进式策略：提前分享进展、建立等待名单、软启动、迭代发布。结果：更平稳的发布曲线，更真实的用户反馈，更可持续的增长。 ⚠️ 能力危机："氛围编程"如何让你失去真正的技能 对话场景：DHH警告了"氛围编程"的危险——过度依赖高级抽象和AI工具可能导致真正的能力丧失。 关键对话： DHH警告："氛围编程的危险在于失去真正的能力。" 深度解读： "鞍匠效应"的现代版本 想象一个传统鞍匠： 同样，如果程序员过度依赖AI和高级框架，他们可能失去： 能力退化的四个阶段 DHH的具体例子："忘记Bash命令"是能力退化的早期信号。 独特视角：心理学将学习（能力的长期提高）与表现（任务的短期完成）区分开来。AI提高表现，但可能阻碍学习——剥夺了通过挣扎获得深刻理解的机会。 👥 组织文化：37signals的实践哲学 🏢 小团队的精益运作 对话场景：虽然没有直接讨论团队规模，但从DHH的实践中可以推断37signals的组织哲学。 深度解读： 37signals以其小团队、高产出而闻名。这种组织设计体现了几个关键原则： 1. 人才密度胜过团队规模：宁愿要10个顶尖人才，也不要100个普通员工 2. 决策速度优先：小团队能够快速决策，避免大公司的官僚主义 3. 全栈思维：工程师需要理解从产品到技术的全链条 独特视角：在AI时代，小团队的灵活性可能比大公司的资源更重要。当技术快速变化时，快速适应的能力比规模优势更有价值。 🔧 工具现实主义的工程文化 对话场景：DHH反复强调对工具本身的清醒认识。 深度解读： 37signals的工程文化可以总结为"工具现实主义"： 独特视角：这种工程文化正是对抗"氛围编程"的最佳防御。当每个人都理解工具的工作原理而不仅仅是使用界面时，能力退化就不会发生。 🖥️ 技术洞察：AI时代的生存指南 📊 技术成熟度曲线的清醒认知 对话场景：DHH对AI发展阶段的判断体现了对技术成熟度曲线的深刻理解。 深度解读： DHH的观察符合经典的技术成熟度曲线（Gartner Hype Cycle）： 根据DHH的判断，AI目前正处于期望膨胀期向幻灭低谷期过渡的阶段。 独特视角：理解技术成熟度曲线，可以帮助我们在技术狂热中保持清醒。知道当前处于哪个阶段，就能做出更明智的技术采用决策。 ⚖️ 人类与AI的适当边界 对话场景：DHH在实践中划清了人类与AI的适当边界。 深度解读： 基于DHH的实践，可以建立人类与AI的协作框架： 人类主导的领域： AI辅助的领域： 独特视角：最危险的边界不是人类与AI之间的边界，而是学习与表现之间的边界。当我们用AI优化短期表现时，可能会牺牲长期学习机会。 🚀 战略决策：在技术狂热中保持清醒 🎯 差异化竞争策略 对话场景：从DHH的产品发布策略可以看出其差异化竞争思维。 深度解读： 当整个行业都在追求"重磅发布"时，DHH选择了完全不同的路径： 传统策略：大规模营销活动、精心策划的发布日、追求病毒式传播 DHH策略：持续分享进展、建立社区信任、渐进式发布、基于真实反馈迭代 结果对比： 独特视角：在算法时代，一致性比病毒性更重要。小的、持续的胜利比大的、一次性的爆发更有价值。 ⏱️ 时间价值的重新定义 对话场景：DHH对Cookie Banner和AI的批判都体现了对时间价值的重视。 深度解读： DHH的批判核心是对用户时间价值的尊重： Cookie Banner问题：浪费用户时间在无意义的点击上 AI可靠性问题：浪费开发者时间在调试AI生成的错误代码上 重磅发布问题：浪费营销资源在一次性事件上 解决方案：重新设计系统，最大化有效时间，最小化无效时间。 独特视角：在注意力经济时代，尊重用户时间可能是最强大的竞争优势。当其他产品都在抢夺用户注意力时，节省用户时间的产品将获得忠诚用户。 🧠 DHH智慧的四大密码 基于DHH在播客中的分享，我们可以总结他的核心智慧： 1. 工具现实主义的核心哲学 热爱工具但不迷信工具，清醒认识技术的局限性。在技术狂热中保持冷静，在技术恐惧中保持乐观。 2. 用户体验的根本回归 无论是批评Cookie Banner还是重新思考产品发布，DHH始终将用户体验放在首位。在复杂的技术和商业考虑中，不忘记产品为谁服务。 3. 长期思维的坚持 拒绝短期诱惑，无论是AI的快速编码还是重磅发布的短期流量。专注于建立可持续的、长期的价值。 4. 人类独特的价值守护 在AI时代，清醒认识人类的不可替代性：创造力、道德判断、上下文理解、意义创造。 💡 对技术从业者的启示 ✅ 可借鉴之处： ⚠️ 需要警惕之处： 🎯 结语：在技术十字路口的选择 通过DHH在Next Token播客中的深度分享，我们看到了一位技术领袖在AI时代的清醒思考： 🧠 工具现实主义的智慧：在狂热与恐惧之间找到平衡点 ⚖️ 人类价值的守护：在自动化浪潮中守护人类的独特优势 🚀 差异化竞争策略：在主流趋势中找到自己的独特路径 ⏳ 长期思维的坚持：在短期诱惑面前保持长期视野 在技术行业站在十字路口的今天，DHH的声音提供了宝贵的导航。我们可以选择盲目追逐每一个新趋势，也可以选择有意识地塑造技术如何服务人类。 正如DHH在对话中反复强调的：保持对计算机本身的热爱，保持好奇心，保持学习能力。最重要的是，保持人性。 📌 文章来源：Next Token播客《DHH: Why AI Isn't Writing My Code (Yet)》 🎯 适合人群：程序员、产品经理、技术管理者、AI从业者、创业者 🏷️ 相关标签：#DHH #RubyOnRails #AI编程 #技术哲学 #产品策略 #人类价值 本文为深度解读内容，基于公开播客资料分析，旨在提供多元视角和思考启发。 ✨ 关键收获： 以上就是今天的分享，希望能给你带来一些启发。如果你对这个话题有更多想法，欢迎在评论区留言讨论。 互动话题： 你对这个话题有什么看法？欢迎在评论区留言分享。 往期推荐： 算法时代的荒诞与反抗：当创作者成为平台的耗材 xAI内部究竟发生了什么？工程师Sulaiman Ghori独家揭秘 Thinking in Vibe用 Claude Code 进入氛围式编程的新工作流 我为什么创建了 CyberWhisper © 本文由CyberWhisper 和 Onbird Studio辅助创作，转载请注明出处。关注赛博 Vibe，让我们一起 Cyber Punk 
虚假的选择权：用户被迫做出他们不理解的选择
官僚主义合规：GDPR的好意图被扭曲成繁琐的合规流程
用户体验倒退：网络浏览从流畅体验变成了点击障碍赛
使用AI自动分析安全报告，识别真正需要关注的漏洞
将人工审查时间从几小时缩短到几分钟
仅用于生成测试代码、文档模板、样板代码
核心业务逻辑仍然由人类编写
惊人数据：在Fizzy项目中，95%的代码是人工编写的
将AI视为学习工具，而不是生产工具
就像鞍匠使用工具制作马鞍，而不是让工具自己制作马鞍
保持人类在核心创造过程中的主导地位
业务约束：为什么某个功能对商业模式至关重要
用户心理：为什么某个设计决策会影响用户参与度
团队动态：为什么某个架构选择适合特定的团队结构
历史债务：为什么现有的代码库是这样的结构
识别未被满足的需求：看到别人看不到的问题 构思新颖的解决方案：以全新的方式组合现有概念 预见二阶效应：预测解决方案的长期影响 迭代改进：基于反馈持续调整方向
谁负责？程序员？AI开发者？公司？
如何归因？如何修复？
法律框架如何适应？
架构不一致：不同部分的代码遵循不同的模式
理解成本增加：新团队成员难以理解AI生成的代码
维护困难：修复一个bug可能破坏其他部分
个人账户优先：算法更倾向于展示个人账户的内容，而不是企业账户
真实性奖励：粗糙、真实的内容往往比高度策划的内容表现更好
互动驱动分发：内容的分发取决于真实的互动，而不是付费推广
滚动速度加快：用户更快地滑动内容
决策时间缩短：决定是否点击或互动的窗口变小
记忆持续时间缩短：即使看到内容，也很容易忘记
他使用工具制作马鞍
他理解皮革、缝纫、马匹解剖学
如果工具开始自动制作马鞍，他可能失去真正的鞍匠技能
调试能力：在没有AI帮助的情况下诊断复杂问题
系统理解：理解底层工作原理
创造性问题解决：在没有现成工具的情况下找到解决方案
工具依赖：使用AI完成简单、重复性任务 技能外包：将更多核心任务委托给AI 能力萎缩：失去手动完成任务的信心 创造限制：只能在AI能力范围内思考解决方案
热爱但不迷信工具：享受使用工具的过程，但清醒认识其局限性 实用主义优先：选择最简单、最有效的解决方案，而不是最酷的技术 长期思维：考虑技术债务和维护成本，不仅仅是开发速度
创新触发期：AI引起广泛关注 期望膨胀期：过度乐观，不切实际的期望 幻灭低谷期：现实不符合期望，失望和怀疑 复苏爬升期：现实的应用逐渐出现 稳定发展期：技术找到其适当的位置
战略决策：技术选型、架构设计 核心创新：产品功能、用户体验设计 价值判断：决定什么是值得做的 道德决策：在灰色地带的伦理选择
重复性任务：数据清洗、模式识别 知识检索：快速查找信息、学习新概念 初稿生成：文档模板、测试代码 效率工具：自动化繁琐流程
传统策略：短期高峰，长期回落，用户期望管理困难
DHH策略：平稳增长，持续改进，用户关系深度建立
保持工具现实主义：享受技术但不被技术定义 划定AI边界：明确哪些任务适合AI，哪些必须由人类完成 投资长期学习：不因AI的短期便利而牺牲深度理解 重建发布策略：从"重磅发布"转向持续对话 保护核心能力：警惕"氛围编程"导致的能力退化
不要过度依赖AI：保持独立完成核心任务的能力 不要忽视技术债务：AI生成的代码可能带来长期维护成本 不要盲目追求趋势：在AI炒作中保持清醒判断 不要牺牲用户体验：在合规和效率之间找到平衡 不要忘记人类本质：在技术优化中保持人性
AI目前更像1995年的互联网泡沫，而非2007年的iPhone革命 Cookie Banner是监管善意产生灾难性结果的典型案例 在Fizzy项目中，95%的代码是人工编写的 "重磅发布"策略在算法时代已经失效 "氛围编程"可能导致真正的技术能力退化 保持对计算机本身的热爱是抵抗技术异化的关键
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