最近读到 Proton CTO 的 AI 宣言《AI @ Proton, Engineering Manifesto》。里面有一句话很直接：工程师的工作，已经变成帮助 LLM 更快地写出更好的代码。宣言把工程师比作 team leader，模型和 Agent 则是下属。

我想到的是另一个职位：labeling engineer。Software engineer 最终的出路，是标注工程师。在 LLM 无法自行获得 ground truth 的地方，人负责提供判断。 这个名字没有「管理 AI 团队」那么体面，但更接近人实际在做的事。

做 Agent workflow 最折磨人的，莫过于调试整个 workflow。一次任务跑到第三个 handoff 时出错。你改了一句 prompt，重新跑，错误消失了，却不知道是修复生效，还是模型这次恰好选了另一条路。再跑一次，原来的问题没出现，tool response 又变了。传统 debug 靠固定输入缩小变量，Agent 每次重跑却都在制造新的变量。

Agentic Coding 缺的是一种可编程沙盒。它既隔离 Agent 与真实环境，又接管沙盒内的 model、tool、网络、时间和文件系统等变量，按需返回历史结果或 mock 结果。Agent 仍然调用同一套接口，workflow 不需要为了测试而改写，却能恢复到出错前的状态，只放开一个变量重新运行。

当年做 Booster 的时候，我就想做一个基于 code graph 的数据流分析框架，可惜个人精力有限，一直搁着。年初，为了验证 Agent 扫描代码里残留的 AB 实验到底准不准，我需要一个能拿来对照的工具。于是趁一个周末，抱着试试看的心态，用 Opus 4.5 把它捡了起来。

Claude Code 只用了一个小时，从架构到测试全是它自己写的。这种工具我手写过，至少得花两周。搁了那么久的念头，就这么做出来了。可写了近二十年代码，我一直觉得，无论行业怎么变，这门手艺总还是靠得住的。现在它也会了，而且比我快这么多。以后如果不再需要我写代码，我还剩下什么？

这几天 r/ClaudeAI 上有个帖子冲到了前排，标题很直白：I am done with this shit。发帖人转述了一段 X 上的吐槽：入职一家大公司半个月，spec、代码、测试、PRD、ticket、周报全是 Claude Code 生成的，从 L1 到 L7 每天做同一件事，跟 Claude 对话，一天 12 到 13 个小时，主要动作是按 Enter。管理层反复问的只有一句：“写代码已经不是瓶颈了，为什么还这么慢？”

评论很快过了 800 条。吐槽 AI 的不少，但有一个判断几乎没人反对：这不是 AI 的问题，是管理的问题。 同样的 Claude，在另一些团队里让工程师睡得更好、做得更多。那么反过来问一句：AI 时代，什么样的管理层才配领导卓越的工程师？

最近几天，Graphite 一口气合了十几个 PR。Cross-graph Search、Large Corpus Gate、Topology OOM、Query Budget、Parallel Search、Memory、Cancellation、Timeout，几乎都在做性能优化和 Benchmark。

一开始看得很爽。发现一个慢 Query，Agent 找到 Hot Path，改实现、补测试、跑 Benchmark，然后交出 36 倍甚至 87 万倍的提升。以前要折腾几天的 Performance Optimization，现在几个小时就能跑完一轮。

但 PR 越合越多，越看越觉得不对劲：为什么每个“优化完成”后面，都紧跟着另一个 PR 补 Benchmark？Graphite 每个主要模块的 Unit Test Line Coverage 门槛已经是 98%，到底还有什么没测到？

相信所有把长任务交给 Agent 的人，都有过这样的经历：睡觉前把任务交给 Agent，期待它趁人休息时继续推进。第二天醒来，Agent 早就停了，却留下一份煞有介事的总结：任务已经完成。打开代码一看，连 10% 都没做完。

问题不只在模型偷懒。普通 Agent 默认只管这一轮回答，回答结束，它就把任务也算作结束。/goal 要解决的，是人离开以后，谁来检查原始目标到底完成没有，没完成又由谁启动下一轮。

过去一年，Agent 圈逐渐形成了一个共识：模型会商品化，Harness 才是壁垒。

这个判断有足够多的证据。相同模型接上不同的 context management、tool routing、memory、subagent、sandbox 和 approval，结果可以差很多。OpenAI 公布的一个例子很直接：在 ARC-AGI-3 上，保留 reasoning state 和压缩 context，把 GPT-5.6 Sol 的得分从 13.3% 提高到 38.3%，同时把 output token 降到六分之一。

既然 Harness 能制造这么大的差异，它自然应该成为 Agent 团队投入最多、最不愿交给厂商的一层。可就在大家开始谈 Harness Engineering 的时候，厂商也开始把 Harness 做成 SDK。

2023 年，OpenAI 的可用算力只有 0.2GW。2024 年升到 0.6GW，2025 年再到约 1.9GW。两年涨了 9.5 倍，仍然不够。2026 年 4 月，OpenAI 又把目标推到了 2030 年 30GW。

30GW 是 2025 年可用算力的近 16 倍。可就在这个目标公布四个月后，OpenAI 又签下 PORTS-Pike，一座规划容量约 8 IT-GW 的数据中心。

已经签了多少座数据中心，为什么还在继续签，这 8GW 放进 30GW 以后又算多大？

最近我一直在找下一批能把估值体系打穿的 high alpha。起点很俗：GEV 之后还有谁？SK hynix 之后还有谁？候选清单列了一长串，我扫到最后，发现里面没有 SpaceX。

SpaceX 未必应该进这张清单。可一套方法如果说不清它为什么被排除，给再多 ticker 也只是在排列答案。我没有急着把 SpaceX 塞回去，只追问了一句：它为什么不在？

SpaceX 这家公司有个毛病：太容易让人忘记自己是在做投资。一聊它，火星、星辰大海、人类多行星文明全来了。可在资本面前，情怀一文不值。把 mission 拿掉，SpaceX 留下的是一条很硬的成本曲线：launch cadence、reuse 和 $/kg。原来只能做一次的东西，能不能稳定、便宜、快速地做一百次，这才决定故事值多少钱。

前两天在 Martin Fowler 网站看到一篇文章。作者把同一批任务交给 Sonnet 4.6，一组要求严格按 TDD 做，一组随它写，再让 Opus 4.8 盲评。结果有点打脸：TDD 组没写得更好，Token 至少多烧 3 倍。看到这里，我第一反应不是 TDD 过时了，而是我们可能让 Agent 做了一件看起来很工程、其实很奇怪的事：自己出题，自己答题，再自己宣布通过。