很长一段时间里，代码世界的大门似乎只对少数掌握“秘术”的人敞开。我们被告知：在你配谈创造之前，必须先理解内存、背熟语法，并在无穷无尽的文档里苦苦磨炼。
而今天，大语言模型正在改写这套叙事。编程不再是意志力的拉锯战，更像是一场实时策略游戏——人们开始学会与 AI 并肩作战，用更直接、更直达本质的方式搭建自己想要的世界。
Factory 的开发者关系负责人 Ben Tossell 就是其中之一。他并不认为自己是一个很强的程序员，然而在过去四个月里，他却消耗了 30 亿个 token。
这意味着分分秒秒，他都在终端窗口里看着 AI Agent 写出复杂代码——这些代码，他说自己单靠个人能力根本不可能完成。
超越“氛围编程”（Vibe Coding）
有人把这种方式轻描淡写地称为“氛围编程”，但 Tossell 认为这个词带着不公平、甚至近乎精英式的偏见。在他看来，它很像 2019 年人们对“无代码”（no-code）的刻板印象——讽刺的是，也正是那一年，他创办了自己的无代码教育公司，并在后来被 Zapier 收购。
在 Tossell 看来，这种偏见忽略了真正的核心能力：编排与调度。在新的范式里，技术能力不再主要取决于你能否背出语法，而更取决于你能否有效地指挥系统。
从无代码的先行者，到“30 亿 token 的调度者”，Tossell 的经历指向一个更大的变化：在 AI 时代，进入软件世界最值钱的“通行证”不再是传统背景，而是探索的本能与冲动。
为了记录自己的学习与实践，他写了一篇文章，在 X 上的阅读量已经超过 360 万。下面是他分享的内容要点。
他真正交付了什么
没错，30 亿 token 的消耗听起来夸张。但 Tossell 表示，这些投入换来了实打实的产出——包括可用的产品和内部工具。
个人网站重做
他重新设计了个人网站，让它看起来、用起来都像一个终端风格的 CLI 工具。
Feed：轻量级社交追踪器
他做了一个简单的追踪器，用来跟踪 subreddit 帖子和 GitHub issue。它是开源的，拿到了 100+ star，也被不少人克隆使用。
Factory Wrapped：从原型到上线
他做出了 “Factory Wrapped” 的第一个版本，内部演示后团队非常喜欢，决定将其纳入正式产品中，并且已经上线。他还补充了新的指南、重整了部分内容。他强调：这看起来也许不像传统意义的“写代码”，但方法论完全一致——规划、执行、迭代。
团队定制 CLI 工具
他为团队做了一些命令行工具，比如 Pylon CLI，用来协助处理客户支持请求。
基于预测信号的加密追踪器
Tossell 投资了一家能从金融、天气、健身、蛋白质折叠等动态数据中判断正面/负面/中性信号的公司。他基于这些预测做了一个加密追踪器，可自动开平多空仓位，本质上像一个“迷你对冲基金”。
Droidmas：12 天实验冲刺
一系列围绕 X 上热门讨论主题的实验或“关卡”，例如记忆、上下文管理、vibe coding 等。
AI 引导的视频演示系统
只要给出提示，它就能生成一段视频。系统像自己的导演、制片人与剪辑师：实时录制、实时响应，遇到 bug 或需要等待时会自行处理。Tossell 用它做出了一段视频，并被 OpenAI 分享发布。
此外，他还做了大约 50 个其他项目，其中一些后来被他放弃了。
为什么他坚持用终端工作
Tossell 的工作台不是花哨的网页界面，而是 CLI。
他喜欢终端的原因很直接：更快、更直接、更透明——你能看到系统工作时发生的一切。每当他冒出新想法或遇到问题，就会在 Droid（Factory 的 CLI）里开一个新项目。先与模型对话几轮，补足上下文，然后切换到 spec 模式，制定构建计划。
在 spec 模式里，他会不断抛出极其务实的问题：
这是什么？
为什么需要它而不是另一个方案？
能不能换一种方式做？
随后进入执行阶段：让 Opus 4.5 在高自主模式下运行，观察过程，在报错时介入，最后测试、反馈并持续迭代。
agents.md：他的操作手册
Tossell 花了大量时间打磨一个东西：agents.md。
对他来说，这就是“作战手册”。
他本地有一个 repos 文件夹，所有项目都放在里面。文件夹里有一个 agents.md，明确规定每个新仓库的初始化流程：该做什么、不该做什么，如何使用 GitHub，如何提交代码，以及使用工作账号还是个人账号等。
一个关键变化是：他现在比过去更重视端到端测试。
以他目前的知识水平，有时一些本可以更早发现的“基础 bug”会在后期才暴露。如果一开始就把测试写进去，很多问题会更早浮出水面。他也会经常阅读别人的 agents.md，借鉴思路并持续优化自己的文档——因为文档越好，每一次新的工作会话就越顺畅。
过程里他学到了什么
多数情况下选择 CLI 而不是 MCP
他用过 MCP，但如今更偏好 CLI，因为更简单、更高效。像 Supabase、Vercel、GitHub 这些工具，他基本都走 CLI。
为自己的需求开发 CLI
例如他做了自己的 Linear CLI，这样就能在终端里查询 issue、执行任务，不必频繁打开网页或桌面应用。
Bash 通过重复实践真正“打通”了
在处理 changelog 的过程中，他开始真正理解 Bash 命令如何协作。他让 Droid 搭建了一个斜杠命令工作流——这是他第一次正确地使用多步骤命令管线：运行多个 Bash 命令，并让模型完成特定检查，比如看 GitHub diff、检查功能开关状态，或把新功能与修复归到正确章节。
VPS 从“概念”变成“工具”
他以前只知道 VPS 是一台 24/7 在线的远程电脑，但直到真正用起来才理解价值。现在他用 VPS 持续运行加密追踪器，按分钟抓取数据并保持在线；他还用 VPS 跑 Droid Telegram 机器人，并通过 SyncThing 把本地仓库同步到 VPS，确保随时能从上次状态继续推进。
一个新的“可编程抽象层”
Andrej Karpathy 的一条推文让 Tossell 很有共鸣：现在我们需要掌握一个新的可编程抽象层。
在无代码时代，这个抽象层是 Webflow、Zapier、Airtable 这类拖拽工具——把它们拼起来，就像在做“真正的软件”，直到你撞上限制。
而今天，挑战不再是“必须先从零学会写代码才配做东西”。真正需要学习的是如何与 AI 协作：
如何写出有效提示？
如何保证上下文正确？
如何把模块拼成一个连贯系统？
如何让系统随时间不断变好？
为此，他会阅读像 Peter Steinberger 这类经验丰富的程序员的分享。他发现对方的系统非常简洁：与模型对话，让模型去做事。这个发现增强了他的信心——不需要复杂系统，也能高效产出。
他也注意到，在 X 上很多人不断优化自己的系统，甚至可能过度优化。这有时让人有压力，但他也认为这正是魅力所在：它是完全可定制的。你可以做计划模式，也可以直接对话式推进，两者都能走通。
“愚蠢问题”的力量
很多问题听起来很天真——资深工程师早就习惯了，反而不再追问。
比如：既然框架是为了简化人类工作，而 LLM 已经如此强大，为什么不干脆抛弃沉重框架，让模型写出最纯粹、零依赖的代码？那不是能降低 bug 和维护成本吗？
后来他意识到，这并不傻。框架不仅是工具，更是共识与生态。LLM 的能力来自海量训练数据，而这些数据大量建立在主流框架之上。
他的理解就是这样增长的：不断提出底层问题，让答案重建自己的心智模型。过去他觉得自己站在工程世界门外，而现在，他感觉自己正在真正进入其中——一步一步，靠提问打通路径。
重新理解“Vibe Coding”
Tossell 认为“vibe coding”这个词没抓住要害。正在发生的并不是靠感觉，而是更深的系统理解：拆解逻辑、优化结构、塑造工作流。
他不想称自己“非技术人员”，但也不觉得“程序员”这个传统标签能完全概括他。他更像是一位处在新类别里的探索者——这个类别还没有被清晰命名。
在他看来，编程越来越像一场真实的游戏：创意可以立刻落地，念头可以被深入追问。完美不是门槛，理解系统才是主线任务。并不是每个实验都需要上传到 GitHub；有时代码只是一个路标，指向系统更深处。
对他而言，最迷人的正是这种“为了理解而构建”的过程。
更快的反馈、更低的情感成本、更大的输出
过去他觉得学习编程是一种重资产投入：如果辛苦做出原型却没人买单，放弃会很痛，因为投入了太多时间与情绪。
无代码让他第一次尝到“快速试错”的甜头：一两个小时、一个周末就能做出来。市场不买单就放手，因为成本低，转身也快。
AI 把这个反馈循环加速到近乎光速。
他相信我们正逼近软件的“大爆炸”时刻。平庸的作品会泛滥，但惊艳的项目也会井喷，尤其是资深开发者正在以前所未有的速度产出开源工具。这意味着我们拥有一个无限的零件工厂：随时克隆、调整、重混。
相比从最底层语法练起，这种以结果为导向的重组效率惊人。反馈即时，输出持续。你不需要在起跑线上纠结太久，你需要做的是不断尝试，不断与现实碰撞。
他的最终结论
在这个范式里，创意不再是沉重负担，而是你随时可以抛出的探针。
Tossell 坚信，任何想进入技术世界的人都能做到。你不需要计算机学位，你需要的是“允许自己去玩”的许可。
把编程当游戏：启动一个 CLI 智能体，告诉它你想做 RSS 追踪器、健身应用或个人网站，然后按下开始键。
你会遇到很多 bug，但那不是惩罚——那才是最好玩的部分。你不再被错误击败，而是开始好奇：为什么会这样？
就连顶尖专家也天天与 bug 纠缠。不同的是，如今你可以召集一个“模型智囊团”——ChatGPT、Claude 等——从多个角度拆解问题，并在多种方案里做选择。
他在工具丛林里的准则很简单：最快、最简、最远。
选定一个工具，深挖下去。缺什么，就试着自己造。
正如 Tossell 所说：这对他而言，是一场巨大而愉快的学习实验——不断构建、不断向前失败，然后不断把新作品推向世界。
