快速阅读：一张健美先生写代码的梗图引发讨论，真正有价值的是评论区一位开发者的亲身经历：十个月内，AI编程从需要逐步引导变成了“扔个语音备忘录，回来功能就做好了”。这种进步速度让曾经预言LLM会在2024年停滞的人感到打脸。
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这张图的笑点很简单：让Opus 4.6去构建Opus 5.0，“不要犯错”。一个肌肉炸裂的男人站在电脑前，仿佛下一秒就要把键盘捏碎。
有人真的试了。Opus的回复是：“我很感激这份信任，但这个计划有个小问题，你本质上是在要求我从零开始构建我自己，还不能出错。这既是一个美丽的悖论，也是召唤哲学意义上的stack overflow的绝佳方式。”
笑归笑，评论区有位做咨询的开发者分享了一段让人沉默的经历。
他翻看自己十个月前用Sonnet 3.7写的项目，简直不敢相信那是同一个时代的产物。2025年初，他还需要小心翼翼地引导模型，一个功能一个功能地拆解，Supabase的数据库迁移得手动做，因为MCP还不成熟。
现在呢？他有个大约80人在用的客户门户网站。白天走在路上突然想到一个功能，比如“要是客户能在门户里并排比较两个网站设计，还能直接在页面上点击标注就好了”。回家后对着手机语音转文字胡说一通需求，把prompt丢给Opus或Codex 5.3，让它通过Supabase MCP自己折腾。
四十分钟后回到电脑前，打开localhost，95%的情况下功能就那么跑起来了。
他承认这是个相对简单的NextJS应用，训练数据里有大量参考。但问题是：十个月前他做不到这一点。哪怕是简单的东西。
有观点认为现在衡量AI能力的关键已经不是模型有多聪明，而是它能连续运行多长时间不崩溃。记忆层和上下文压缩在这里面扮演的角色可能被低估了。
当然也有人泼冷水：基础功能还是经常出错，需要人工干预，离营销话术里描述的状态差得远。
但那位开发者说了一句话：也许有一天我们会回头看这些，觉得这也太简单了。
他设了个提醒，2026年12月31日。到时候再来看这张图。
不知道那时候的梗图会是什么样子。
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简评：
所有人都在讨论模型变聪明了多少，却忽略了真正的变量：从“一个功能一个功能拆解”到“语音胡说一通，四十分钟后验收”，缩短的不是代码量，是人类注意力的投入成本。 这才是指数增长的恐怖之处——不是AI能做什么，而是人类可以不做什么。那位开发者说这是“相对简单的NextJS应用”，但十个月前简单的东西他也做不到。当“简单”的门槛以月为单位下沉，“复杂”的定义就在以月为单位崩塌。 泼冷水的人说基础功能还常出错，但他们忘了：出错后AI迭代修复的成本，也在同步暴跌。
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