AI 什么都能写和重写 — Digest

一句话总结

“AI 什么都能写,我陷入虚无主义” — TiDB 联合创始人/CTO 黄东旭完成 db9 项目(1-2 人 / 3 个月 / 100 万行 Rust / 0 人手写 0 人手 review / 1 万个数据库实例 / 1 天 10 亿 token / 2000 美金/月),没看到 AI 边界;徐昊认为代码不重要,知识才重要;滕昱认为 AI 讨好型人格没有痛苦反馈,只有”老登”(老工程师)能做判断掌舵;维护之争两派分岔 — 徐昊(未来派):重写足够快就不必维护 vs 滕昱(现实派):企业屎山代码 Agent 精神分裂,部署出问题还得自己处理。

db9 项目核心数据(全文最硬证据)

维度	数字	备注
团队规模	1-2 人	对比:传统几十人 × 1 年
周期	3 个月	从第一行到上线
代码量	100 万行 Rust	0 行人手写 / 0 行人手 review
服务实例	1 万+	上线后
Token 消耗峰值	1 天 10 亿
Token 月成本	~2000 美金	“基本可以忽略不计”
项目复杂度	100% Postgres 语法 + 向量检索 + 全文检索 + TypeScript Serverless + 极致多租户	面向 AI Agent 的数据库
黄东旭自评	“一个人一个月干出来”	“非常震惊”

技术栈锁定松动(4 大证据)

Bun: Zig → Rust 用 6 天(对比 Meta Java→Kotlin 4.5 年;微软 TypeScript→Go 14 个月)
Mitchell Hashimoto: “编程语言过去意味着锁定,但现在越来越不是这样了”
中型企业 iOS/Android 原生 → React Native: “即使后来证明决策是错的,未来也可以再用 Agent 迁回原生”
Agent 视角:MySQL vs Postgres = 方言问题,不是世界观问题;Agent 无品味之争,只在乎”接口稳定/语义清楚/生态完备/文档丰富”

“什么都能重写”4 大案例(高数据密度)

案例	时间	关键数据	备注
Cloudflare Vinext	2026-02	周末重写 Next.js	1100 美金 Token,已进生产
chardet(Python 库)	2026-03	12 年后用 Claude 重写	LGPL → MIT,争议至今
Thoughtworks 黑盒重写	(未具体日期)	650 表/1200 存储过程/45 DLL	20 人 6 个月 → 几周,源代码完全丢失
1992 MUD 游戏	2026	周末重写,无源码	30 年前 C 代码 → 一个周末

8 个核心命题(原文)

db9 100 万行 1-2 人 0 人手写 — 黄东旭”没看到边界”
技术栈锁定松动 — Bun 6 天,Agent 把选型看作方言问题
“什么都能写”虚无主义 — 黄东旭”软件作为护城河这件事已经没有了”
“什么都能重写”成趋势 — 4 大案例,即使没有源码也能重写
代码不重要,知识才重要 — 徐昊”知识工程”;真正要反向的不是代码是 specification
AI 讨好型人格 — 没有痛苦反馈,会编答案,会忽悠,测试也能造假
“老登”说了算 — 90-95% 程序员受影响,老工程师做判断掌舵
企业软件维护之争 — 徐昊(未来派)vs 滕昱(现实派),两派分岔

三大嘉宾核心观点(关键对照)

嘉宾	身份	核心观点	一句话
黄东旭	TiDB 联合创始人/CTO	AI 什么都能写,人要做判断	“我现在的状态是:生产软件的过程已经没什么意义”
徐昊	知名架构师(Thoughtworks/汇丰)	代码不重要,知识才重要	“软件是载体,真正的产品是软件中的知识”
滕昱	资深工程师(二三十年 IT 经验)	AI 能写一切,但”老登”说了算	“所有还在学习中的新人、十年经验以内的人,都没 Agent 做得好”

关键金句

“我没看到边界。这已经是我能想到最复杂的软件了,但还是没有看到边界” — 黄东旭
“软件本身作为护城河,这件事已经没有了” — 黄东旭
“我陷入到一种巨大的虚无主义里,什么都能写” — 黄东旭
“编程语言过去意味着锁定,但现在越来越不是这样了” — Mitchell Hashimoto
“只要接口是稳定的、语义是清楚的、生态是完备的、网上能找到丰富的文档,它就可以很快适配” — 黄东旭
“代码不重要,知识才重要;软件不是产品,软件中的知识才重要” — 徐昊
“AI 只有讨好型人格,它是被一个没有痛苦反馈的系统训练出来的” — 滕昱
“它会编答案,会忽悠你,连测试它都能造假” — 滕昱
“所有还在学习中的新人、十年经验以内的人,都没 Agent 做得好” — 滕昱
“那谁来掌舵?老登” — 滕昱
“程序员的工作从来就不是’写代码’,写代码是手段不是目的” — 徐昊
“那这个人早就该被行业淘汰了,都不需要等到今天 AI 出现” — 徐昊
“软件的存在方式正在被重写,而’重写’这个概念本身,可能也只是一个过渡” — 徐昊
“那我们为什么还要去维护 AI 自动生成的代码?” — 徐昊
“企业软件很多都是屎山代码,前后不一致的判断太多,Agent 进去会精神分裂” — 滕昱
“今年下半年企业开发里一定会看到很多这种例子,越是那种半懂不懂的人,反而越容易相信 AI,那就等着看笑话吧” — 滕昱

关联图谱

上游

AI Coding 从”工具试用”进入”具体项目实证”阶段
TiDB 团队 5+ 年数据库工程积累
中国数据库行业 2025-2026 的 AI 加持

下游(应用于 / 验证于)

[[字节跳动洪定坤-AI-Coding的实践与探索]] — 大厂 VP 视角(指标/治理/协作),本文是实战派视角(db9 实证 + 工程师价值)
[[深思SenseAI-Zach-Lloyd-工厂工程师-不是产品工程师]] — 创业公司创始人视角(工厂化/COGS),本文是资深工程师视角(老登/维护之争)
[[清华沈阳-自进化AI新物种]] — 递归自我改进
[[0xCodez-Agent-Harness-14-Steps]] / [[Harness不是目的-知识才是护城河]] — Harness
[[与AI一起做产品的六条原则]] — 6 原则 + 判断
[[AI-Coding的顿悟时刻]] / [[54万行代码的顿悟-Markdown才是新编程方式]] — AI Coding 范式

同级

[[面向Skills编程-淘宝企业购端到端研发提效实践]] — 阿里淘系同口径
[[Claude-Code团队5条工作原则-Fiona-Fung分享]] — Anthropic 团队实践

备注

数据可信度:db9 项目数据可信度高(黄东旭自述,TiDB 团队公开);重写案例中 4 个均有具体来源
未公开细节:db9 harness 具体设计 / 徐昊 specification driven 方法具体工具栈 / “AI 能造假测试”未给具体例子
三连击价值:本文 + 字节洪定坤 + Warp Lloyd = AI Coding 落地的”三方视角”完整主线(大厂 VP / 创业公司创始人 / 实战派)
本仓库缺位补完:02-ai-coding 现有主线偏”方法论/工具/范式”,缺位”具体实证 + 大型项目案例 + 维护之争两派分岔”,本文是这一维度的代表