我第一次用通用 AI agent 的时候觉得很厉害。它能帮我写周报、回邮件、整理会议纪要。像一个不知疲倦的助理，把我桌面上的杂活一件件吃掉。
但说实话，那种感觉更像是请了个实习生。活有人干了，但我没觉得自己的能力和边界有任何变化。
直到前两天，我用了 code agent。
这种感觉完全不一样。
一个 Obsidian 插件，让我写了四版
起因很简单。我的 Obsidian 里堆了上千条待办，散落在各个笔记里，有标签、有优先级、有日期。用 Obsidian 自带的查询也能搜，但总差那么一点——要么是语法太死板，要么是结果不能按我想要的逻辑组合。
我不是程序员。以前遇到这种问题，我的选择只有两个：要么忍着，要么换一个工具。
但这次我试了第三条路：我把需求说给 code agent 听。
第一版花了大概十几分钟。能跑了，但很粗糙，只能查硬编码的几个条件。用了一下，发现几个地方不顺手，改。第二版加上了简单的 UI。第三版重构了查询逻辑。第四版我开始想——是不是可以让使用者自己定义检索规则？
四版迭代下来，这个插件从一个"凑合能用"的东西，变成了一个我每天都在用、而且觉得可以给别人用的工具。
这是玩票和创造的分界线
写到这里想起来，matplotlib 的作者 John Hunter 是我很敬仰的人。他一个神经科学家，因为做研究需要画图，现有的工具不够用，就自己写了一个。他没想过那个库后来会成为 Python 数据科学生态里不可或缺的一块。他只是有一个真实的、具体的痛点，然后把它解决了。
以前我觉得这种人离我很远。他们是"开发者"，而我只是"用户"。这个界限看起来天然存在，不可跨越。
但现在不一样了。code agent 没有把我的痛点变没，但它把从"有想法"到"做出东西"之间的距离，缩短到了几乎可以忽略不计。我不需要先花半年学会一门语言，再花三个月熟悉框架，再花两个月搭建环境——我只要能把我的需求说清楚，能验收生成的结果，能指出哪里不够好，就能做出一个真正能用的东西。
开源贡献者的门槛，从"你得会编程"变成了"你得有想法 + 会描述 + 能验收"。
一个时代的隐喻
我想到一个画面：第一批会使用工具的智人，对身边的物种获得了碾压式的生存优势。第一批迭代工具的智人，毁灭掉了尼安德特人。
现在会用 code agent 手搓工具的人，可能正站在类似的分界点上。
有时候在国企里，听着周围的人聊领导、聊八卦，真的有种恍如隔世的感觉。外面世界的技术曲线在以周为单位向上攀升，而我们的很多讨论还停留在以年为单位甚至更慢的节奏里。这不是谁对谁错的问题——这是知识曲线的分叉正在发生。当一部分人手里有了"锻造工具的工具"，而另一部分人还在消费现成的产品，差异会在某个时间点变得不可弥合。
这个重构不只是技术层面的，它会涉及流程、组织形式、生产关系。过程中会产生巨量的机会。模型和算力的迭代越来越快，我不认为一个人还能幻想"30年后在这个单位平稳退休"。这个世界将以我们很多人看不懂、跟不上的速度去发展。
开源比赚钱让我更快乐
说回我自己做的这个小插件。迭代了几版之后，我有了一个之前没有过的念头——把它发出去，作为开源项目，让别人也能用。
这个念头本身让我觉得很有意思。我不是没有做过能换成钱的东西，但"这东西值得给别人用"的冲动，比我做过的很多事都更让我兴奋。
也许这就是创造者的本能。你做了一个东西，它解决了一个问题。你发现别人也有同样的问题。你把东西放出去，它就脱离你独立存在了。有人会因为你的这个东西而省下一点时间，或者少皱一次眉头。
这比赚钱快乐。
我把这个插件放到 GitHub 上了。不是什么了不起的作品，但它是我用新方式做的第一个东西。往后还会有更多。
世界的重构正在发生。我想站在工具正确的那一侧。