很長一段時間裡，程式碼世界的大門似乎只對少數掌握“秘術”的人敞開。我們被告知：在你配談創造之前，必須先理解記憶體、背熟語法，並在無窮無盡的文件裡苦苦磨鍊。
而今天，大語言模型正在改寫這套敘事。程式設計不再是意志力的拉鋸戰，更像是一場即時策略遊戲——人們開始學會與 AI 並肩作戰，用更直接、更直達本質的方式搭建自己想要的世界。
Factory 的開發者關係負責人 Ben Tossell 就是其中之一。他並不認為自己是一個很強的程式設計師，然而在過去四個月裡，他卻消耗了 30 億個 token。
這意味著分分秒秒，他都在終端窗口裡看著 AI Agent 寫出複雜程式碼——這些程式碼，他說自己單靠個人能力根本不可能完成。
超越“氛圍程式設計”（Vibe Coding）
有人把這種方式輕描淡寫地稱為“氛圍程式設計”，但 Tossell 認為這個詞帶著不公平、甚至近乎精英式的偏見。在他看來，它很像 2019 年人們對“無程式碼”（no-code）的刻板印象——諷刺的是，也正是那一年，他創辦了自己的無程式碼教育公司，並在後來被 Zapier 收購。
在 Tossell 看來，這種偏見忽略了真正的核心能力：編排與排程。在新的範式裡，技術能力不再主要取決於你能否背出語法，而更取決於你能否有效地指揮系統。
從無程式碼的先行者，到“30 億 token 的排程者”，Tossell 的經歷指向一個更大的變化：在 AI 時代，進入軟體世界最值錢的“通行證”不再是傳統背景，而是探索的本能與衝動。
為了記錄自己的學習與實踐，他寫了一篇文章，在 X 上的閱讀量已經超過 360 萬。下面是他分享的內容要點。
他真正交付了什麼
沒錯，30 億 token 的消耗聽起來誇張。但 Tossell 表示，這些投入換來了實打實的產出——包括可用的產品和內部工具。
個人網站重做
他重新設計了個人網站，讓它看起來、用起來都像一個終端風格的 CLI 工具。
Feed：輕量級社交追蹤器
他做了一個簡單的追蹤器，用來跟蹤 subreddit 帖子和 GitHub issue。它是開源的，拿到了 100+ star，也被不少人克隆使用。
Factory Wrapped：從原型到上線
他做出了 “Factory Wrapped” 的第一個版本，內部演示後團隊非常喜歡，決定將其納入正式產品中，並且已經上線。他還補充了新的指南、重整了部分內容。他強調：這看起來也許不像傳統意義的“寫程式碼”，但方法論完全一致——規劃、執行、迭代。
團隊定製 CLI 工具
他為團隊做了一些命令列工具，比如 Pylon CLI，用來協助處理客戶支援請求。
基於預測訊號的加密追蹤器
Tossell 投資了一家能從金融、天氣、健身、蛋白質摺疊等動態資料中判斷正面/負面/中性訊號的公司。他基於這些預測做了一個加密追蹤器，可自動開平多空倉位，本質上像一個“迷你對沖基金”。
Droidmas：12 天實驗衝刺
一系列圍繞 X 上熱門討論主題的實驗或“關卡”，例如記憶、上下文管理、vibe coding 等。
AI 引導的影片演示系統
只要給出提示，它就能生成一段影片。系統像自己的導演、製片人與剪輯師：即時錄製、即時響應，遇到 bug 或需要等待時會自行處理。Tossell 用它做出了一段影片，並被 OpenAI 分享釋出。
此外，他還做了大約 50 個其他專案，其中一些後來被他放棄了。
為什麼他堅持用終端工作
Tossell 的工作臺不是花哨的網頁介面，而是 CLI。
他喜歡終端的原因很直接：更快、更直接、更透明——你能看到系統工作時發生的一切。每當他冒出新想法或遇到問題，就會在 Droid（Factory 的 CLI）裡開一個新專案。先與模型對話幾輪，補足上下文，然後切換到 spec 模式，制定構建計劃。
在 spec 模式裡，他會不斷丟擲極其務實的問題：
這是什麼？
為什麼需要它而不是另一個方案？
能不能換一種方式做？
隨後進入執行階段：讓 Opus 4.5 在高自主模式下執行，觀察過程，在報錯時介入，最後測試、反饋並持續迭代。
agents.md：他的操作手冊
Tossell 花了大量時間打磨一個東西：agents.md。
對他來說，這就是“作戰手冊”。
他本地有一個 repos 資料夾，所有專案都放在裡面。資料夾裡有一個 agents.md，明確規定每個新倉庫的初始化流程：該做什麼、不該做什麼，如何使用 GitHub，如何提交程式碼，以及使用工作賬號還是個人賬號等。
一個關鍵變化是：他現在比過去更重視端到端測試。
以他目前的知識水平，有時一些本可以更早發現的“基礎 bug”會在後期才暴露。如果一開始就把測試寫進去，很多問題會更早浮出水面。他也會經常閱讀別人的 agents.md，借鑑思路並持續最佳化自己的文件——因為文件越好，每一次新的工作會話就越順暢。
過程裡他學到了什麼
多數情況下選擇 CLI 而不是 MCP
他用過 MCP，但如今更偏好 CLI，因為更簡單、更高效。像 Supabase、Vercel、GitHub 這些工具，他基本都走 CLI。
為自己的需求開發 CLI
例如他做了自己的 Linear CLI，這樣就能在終端裡查詢 issue、執行任務，不必頻繁開啟網頁或桌面應用。
Bash 通過重複實踐真正“打通”了
在處理 changelog 的過程中，他開始真正理解 Bash 命令如何協作。他讓 Droid 搭建了一個斜槓命令工作流——這是他第一次正確地使用多步驟命令管線：執行多個 Bash 命令，並讓模型完成特定檢查，比如看 GitHub diff、檢查功能開關狀態，或把新功能與修復歸到正確章節。
VPS 從“概念”變成“工具”
他以前只知道 VPS 是一臺 24/7 線上的遠端電腦，但直到真正用起來才理解價值。現在他用 VPS 持續執行加密追蹤器，按分鐘抓取資料並保持線上；他還用 VPS 跑 Droid Telegram 機器人，並通過 SyncThing 把本地倉庫同步到 VPS，確保隨時能從上次狀態繼續推進。
一個新的“可程式設計抽象層”
Andrej Karpathy 的一條推文讓 Tossell 很有共鳴：現在我們需要掌握一個新的可程式設計抽象層。
在無程式碼時代，這個抽象層是 Webflow、Zapier、Airtable 這類拖拽工具——把它們拼起來，就像在做“真正的軟體”，直到你撞上限制。
而今天，挑戰不再是“必須先從零學會寫程式碼才配做東西”。真正需要學習的是如何與 AI 協作：
如何寫出有效提示？
如何保證上下文正確？
如何把模組拼成一個連貫系統？
如何讓系統隨時間不斷變好？
為此，他會閱讀像 Peter Steinberger 這類經驗豐富的程式設計師的分享。他發現對方的系統非常簡潔：與模型對話，讓模型去做事。這個發現增強了他的信心——不需要複雜系統，也能高效產出。
他也注意到，在 X 上很多人不斷最佳化自己的系統，甚至可能過度最佳化。這有時讓人有壓力，但他也認為這正是魅力所在：它是完全可定製的。你可以做計劃模式，也可以直接對話式推進，兩者都能走通。
“愚蠢問題”的力量
很多問題聽起來很天真——資深工程師早就習慣了，反而不再追問。
比如：既然框架是為了簡化人類工作，而 LLM 已經如此強大，為什麼不乾脆拋棄沉重框架，讓模型寫出最純粹、零依賴的程式碼？那不是能降低 bug 和維護成本嗎？
後來他意識到，這並不傻。框架不僅是工具，更是共識與生態。LLM 的能力來自海量訓練資料，而這些資料大量建立在主流框架之上。
他的理解就是這樣增長的：不斷提出底層問題，讓答案重建自己的心智模型。過去他覺得自己站在工程世界門外，而現在，他感覺自己正在真正進入其中——一步一步，靠提問打通路徑。
重新理解“Vibe Coding”
Tossell 認為“vibe coding”這個詞沒抓住要害。正在發生的並不是靠感覺，而是更深的系統理解：拆解邏輯、最佳化結構、塑造工作流。
他不想稱自己“非技術人員”，但也不覺得“程式設計師”這個傳統標籤能完全概括他。他更像是一位處在新類別裡的探索者——這個類別還沒有被清晰命名。
在他看來，程式設計越來越像一場真實的遊戲：創意可以立刻落地，念頭可以被深入追問。完美不是門檻，理解系統才是主線任務。並不是每個實驗都需要上傳到 GitHub；有時程式碼只是一個路標，指向系統更深處。
對他而言，最迷人的正是這種“為了理解而構建”的過程。
更快的反饋、更低的情感成本、更大的輸出
過去他覺得學習程式設計是一種重資產投入：如果辛苦做出原型卻沒人買單，放棄會很痛，因為投入了太多時間與情緒。
無程式碼讓他第一次嚐到“快速試錯”的甜頭：一兩個小時、一個週末就能做出來。市場不買單就放手，因為成本低，轉身也快。
AI 把這個反饋迴圈加速到近乎光速。
他相信我們正逼近軟體的“大爆炸”時刻。平庸的作品會氾濫，但驚豔的專案也會井噴，尤其是資深開發者正在以前所未有的速度產出開源工具。這意味著我們擁有一個無限的零件工廠：隨時克隆、調整、重混。
相比從最底層語法練起，這種以結果為導向的重組效率驚人。反饋即時，輸出持續。你不需要在起跑線上糾結太久，你需要做的是不斷嘗試，不斷與現實碰撞。
他的最終結論
在這個範式裡，創意不再是沉重負擔，而是你隨時可以丟擲的探針。
Tossell 堅信，任何想進入技術世界的人都能做到。你不需要計算機學位，你需要的是“允許自己去玩”的許可。
把程式設計當遊戲：啟動一個 CLI 智慧體，告訴它你想做 RSS 追蹤器、健身應用或個人網站，然後按下開始鍵。
你會遇到很多 bug，但那不是懲罰——那才是最好玩的部分。你不再被錯誤擊敗，而是開始好奇：為什麼會這樣？
就連頂尖專家也天天與 bug 糾纏。不同的是，如今你可以召集一個“模型智囊團”——ChatGPT、Claude 等——從多個角度拆解問題，並在多種方案裡做選擇。
他在工具叢林裡的準則很簡單：最快、最簡、最遠。
選定一個工具，深挖下去。缺什麼，就試著自己造。
正如 Tossell 所說：這對他而言，是一場巨大而愉快的學習實驗——不斷構建、不斷向前失敗，然後不斷把新作品推向世界。