飞飞的AI实验室

你有没有过这种时刻——脑子里思路飞转，手指却跟不上？

写代码的时候，最痛苦的不是不知道怎么做，而是你已经想清楚了，还得一个字一个字敲出来。尤其是用 Claude Code 这类 AI 编程工具的时候，你的大部分工作其实不是写代码，而是用自然语言告诉 AI 你想干什么。

这时候，打字就成了瓶颈。

最近我发现了一个组合拳：Claude Code + 微信输入法语音输入。长按一下 Fn 键，对着电脑说话，AI 就开始帮你干活了。试了一段时间之后，我觉得这可能是目前最被低估的开发效率提升方式。

Claude Code 的交互本质：不是写代码，是说话

如果你还没用过 Claude Code，简单说一下它跟 Copilot 的区别。

Copilot 是”代码补全”——你打几个字母，它帮你补完一行。Claude Code 完全不是这个路子。它跑在终端里，你给它一句话，它自己去翻代码库、改文件、跑命令，整个流程它自己串。

举个例子，我上周要把一个老项目里所有的 console.log 换成统一的 logger，换作以前我得全局搜索、逐个替换、跑测试。现在我就打一句”把所有 console.log 替换成 logger，保留原始日志级别，跑一下测试确认没挂”，然后去倒杯水，回来就搞定了。

所以你发现没有？用 Claude Code 写代码，80% 的时间你不是在写代码，你是在打字描述需求。

腾讯有 WorkBuddy，阿里有悟空，字节有 Coze。

现在百度也下场了。

3 月 22 日，百度正式对外发布桌面 AI Agent 产品 DuMate，打出的口号是——首个国产企业级满血版 OpenClaw。

百度集团执行副总裁沈抖亲自站台，说了一句话：”DuMate 可能成为新时代操作系统级别的能力。”

这话说得很重。一个桌面端 AI 助手，凭什么敢跟”操作系统”相提并论？

DuMate 到底是什么？

DuMate 不是聊天机器人，不是搜索框，也不是 OpenClaw 套个壳。百度给它的定位是——第二大脑 + 执行助理。 翻译成人话：它既能帮你想事情，又能帮你干事情。

举个具体的场景你就懂了。假设你是个市场经理，老板下午四点突然说”下班前交一份竞品分析”。以前你得手动打开 20 份竞品 PDF，一个一个摘数据，贴进 Excel，画图表，再塞进 PPT，最后发邮件——少说干三小时。现在你把 20 份 PDF 丢给 DuMate，一句话：”提取核心数据，做对比分析，生成 PPT，发给老板。”文件处理、数据分析、跨应用调度、邮件发送，一条链路走完。

这就是 DuMate 最想卖的故事：不是帮你做某一步，而是帮你把整条链路跑通。

3 月 21 日晚上，奥斯汀市中心一座废弃的发电厂里，马斯克站在台上，说了一句话：

“要么建 TERAFAB，要么就没有芯片。”

然后他公布了一个计划：特斯拉、SpaceX 和 xAI 三家公司联合，投资 200-250 亿美元，在德克萨斯州奥斯汀建造人类历史上最大的芯片制造工厂。

年产能目标：1 太瓦算力——大约是当前全球所有芯片厂年产能总和的 50 倍。

德克萨斯州州长 Greg Abbott 亲自到场站台。

这不是一次普通的产品发布会。这是马斯克把自己旗下三家公司的命运，绑在了同一颗芯片上。

TERAFAB 到底要造什么？

先说规模。

TERAFAB 计划年产 1000 亿到 2000 亿颗 先进 2nm AI 芯片。采用全链路闭环模式——从芯片设计、光刻、制造、存储芯片、先进封装到测试，全部在同一座工厂里完成。

上周我让 Claude Code 帮我重构一个项目的认证模块——读文件、分析依赖、生成方案，一共大概七八步。跑到第四步的时候它突然把前面分析好的依赖关系全忘了，开始从头编。我盯着屏幕愣了三秒。

这种事不是第一次了。换过好几个模型，长链路任务跑到中间”失忆”几乎是常态。框架层的 workaround 能缓解，但根子上是底层模型没为这种场景练过。

3 月 16 日，智谱 AI 发布了 GLM-5-Turbo。它的定位很特别：全球首个专门为 OpenClaw Agent 场景深度优化的基座模型。

不是”通用模型加了个 Agent 模式”。是从训练阶段就为 Agent 而生。

这个定位本身，可能比模型性能更值得关注。

为什么通用模型跑 Agent 会”失速”？

你可能会问：GPT-5、Claude Opus 这些通用模型已经够强了，为什么还需要专门给 Agent 做一个模型？

因为聊天和干活，是两码事。

聊天是一问一答，上下文短，错了人类马上纠正。Agent 干活不一样——它得理解”先读项目结构，找所有认证相关文件，分析依赖关系，写重构方案”这种多层嵌套指令；它得连续调用十几个工具，中间任何一步出错整个链路就崩了；它得在跑了半小时之后还记得自己在干什么。

3 月 9 日，腾讯深圳总部门口排了近千人的长队。不是抢演唱会门票，是排队免费装 OpenClaw。

队伍里有背双肩包的程序员，有穿校服的小学生，还有退休的航空工程师。

就在”全民养虾”的狂热还没散去的几天后，腾讯一天之内连发两款产品：先是自研的 WorkBuddy 正式上线，随后 QClaw 内测消息曝光。

社区立刻炸了锅。支持的人说：”大厂终于下场了，体验比原版好。”质疑的人说：”这不就是 OpenClaw 套壳吗？”

到底是套壳还是自研？这个问题背后，藏着一场关于 AI Agent 入口的巨大博弈。

先回答核心问题：到底是不是套壳？

爱范儿对 WorkBuddy 负责人汪晟杰做了一次采访。他的回答非常直接：

“百分之百自研，没有用过任何一行 OpenClaw 的源码。”

他解释说，腾讯去年下半年就已经推出了 AI 编程产品 CodeBuddy，WorkBuddy 正是搭建在 CodeBuddy 的产品架构之上。早在 1 月 17 日——那是一个周末——他和几个工程师通宵两天，把 0.01 版本搞上线给内部使用。

你有没有想过，有一天你可以在微信里直接跟一个 AI Agent 对话，让它帮你查资料、写文档、处理日常琐事？

不用想了。2026 年 3 月 22 日，腾讯正式上线了微信 ClawBot 插件——微信原生支持 OpenClaw。

腾讯公关总监张军在社交媒体上官宣了这个更新。这意味着，全球用户量最大的即时通讯应用，终于拥抱了当下最火的开源 AI Agent 框架。

这件事比你想的要大得多。

OpenClaw 是什么？为什么这么火？

先说背景。

OpenClaw 是由 Peter Steinberger 创建的开源 AI Agent 框架。它的前身叫 Clawdbot，后来改名 Moltbot，最终定名 OpenClaw。截至 2026 年 3 月，它在 GitHub 上拿下了 24.7 万颗星，4.77 万个 Fork——这个数字放在整个开源史上都排得上号。

NVIDIA CEO 黄仁勋称它为”下一个 ChatGPT”。

OpenClaw 之所以火，是因为它解决了一个很实际的问题：让 AI 不只是聊天，而是能真正帮你干活。 它可以操控你的电脑、浏览网页、执行任务，甚至串联多个工具完成复杂工作流。

过去两个月，我做了一个实验。

用 Claude Code 从零开始搭建一个完整的 SaaS 项目——后端 API、数据库设计、前端页面、用户认证、支付集成、管理后台。全程让 AI 写，我只做决策和 review。

最终产出：3 万行代码，47 个 API 接口，12 个页面，完整的测试覆盖。

用时：6 周。如果纯手写，我估计需要 4-5 个月。

听起来是不是很完美？

是的。也不是。

这 3 万行代码教会了我关于 AI 编程的真相——既有让我惊叹的部分，也有让我后背发凉的部分。

惊到我的第一件事：速度

先说好的。

一个月前，我开始全面切换到 Claude Code 作为主力开发工具。

不是偶尔用用，是真的把日常开发的大部分工作交给它——写功能、修 bug、重构代码、写测试、生成文档。我打开终端的次数比打开编辑器多。我写的提示词比写的代码多。

30 天后，我对”程序员会不会消失”这个问题有了一个非常具体的答案。

不会消失。但你认识的那个”程序员”，已经不存在了。

第一周：兴奋，然后是恐慌

第一天用 Claude Code 做了一个完整的功能模块。从 API 设计到数据库迁移到前端组件，两个小时。这个工作以前至少需要一天半。

兴奋了大概 15 分钟。然后一种很奇怪的感觉涌上来——如果一个 AI 两小时就能干完我一天半的活，那我存在的价值是什么？

这不是矫情。这是 2026 年，每一个认真使用 AI 编程工具的程序员，都会在某个时刻问自己的问题。

Business Insider 的一篇报道给这种感觉起了个名字：**”身份危机”**。很多人成为程序员，是因为喜欢”造东西”的感觉。当你的工作从亲手写代码变成监督 AI 写代码，这份工作变得”更简单”了——但也更不让人满足了。

你上一次认真看 IDE 的文件树是什么时候？

不是瞟一眼，是真的盯着左侧的目录结构，一层一层展开文件夹，找到你要编辑的文件，然后用鼠标点开它。

如果你已经在用 Claude Code 或者 Codex CLI，这个动作可能已经从你的肌肉记忆里消失了。

2026 年的开发者工具市场正在发生一场静悄悄的革命：AI Agent 正在取代 IDE，成为开发者的主要工作界面。

这不是预测。这是正在发生的事情。

IDE 统治了 20 年，现在到头了？

从 Eclipse 到 IntelliJ，从 Sublime Text 到 VS Code，IDE 统治开发者工作流已经超过 20 年了。核心逻辑很简单：把写代码需要的一切——编辑器、终端、调试器、文件管理器、版本控制——塞进一个窗口里。

这个逻辑成立的前提是：人类在写代码。

IDE 的一切设计都围绕这个假设展开。语法高亮是为了让人读代码更快。自动补全是为了让人打字更少。文件树是为了让人导航更方便。调试器是为了让人找 bug 更容易。

你有没有想过，写代码这件事，可能越来越像打《星际争霸》？

不是开玩笑。Boris Cherny，Claude Code 的创造者，现在每天的工作状态是这样的：打开 5 个终端窗口，每个窗口里跑一个 Claude Code agent。一个在写新功能，一个在修 bug，一个在跑测试，一个在写文档，一个在做 code review。

他不写代码。他指挥 AI 写代码。

一天产出 20-30 个 PR。

这不是未来。这是 2026 年 3 月，正在发生的事情。而随着 Claude Code Agent Teams 的发布，这件事从”个人技巧”变成了”组织能力”。

从一个被拒的 PR 说起

Boris Cherny 加入 Anthropic 之前，在 Meta 当了五年 Principal Engineer，是公司里最高产的工程师之一。

加入 Anthropic 后，他写了第一个 PR。代码很干净，逻辑很清晰，测试很完整。

被拒了。