大家好，这里是最佳拍档，我是大飞 在这波AI编程工具的浪潮里 有一个产品的增长速度堪称恐怖 它就是OpenCode 几个月前它的月活还只有65万 现在已经冲到了650万 这个月更是有望突破800万 它的联合创始人达克斯·拉德（Dax Raad） 最近接受了了一期播客访谈

在所有AI工具创始人都在拼命吹自己的模型有多聪明、能让生产力翻十倍的时候 达克斯·拉德不仅没有鼓吹AI的万能 反而一针见血地指出了当前AI编码工具 在真实工程团队中制造了三个致命错觉 一个正在享受AI红利的人 却反过来给整个行业泼冷水 这本身就很有意思 所以今天给大家分享一下 拉德的编程之路

其实和很多我们熟悉的技术大佬很像 他的父亲就是一名软件工程师 所以他从小就接触编程 但和很多科班出身的程序员不同 他高中毕业后就直接开始工作了 没有上大学 用他自己的话说 那时候他以为自己很懂技术 回头看其实什么都不懂

真正让他对编程产生浓厚兴趣的 是《我的世界》（Minecraft） 很多人可能不知道 早期的Minecraft社区其实是一个非常棒的编程训练营 当时有一个mod框架刚出来 拉德不仅参与了那个框架的开发 还自己做了很多mod 但他真正感兴趣的其实不是玩游戏 而是做沙盒 他会开一个能容纳一百多人的服务器

然后用各种mod搭建出奇怪的情境 观察玩家在这些环境里会怎么行动 为了实现这些想法 他写了大量的Java代码 编程能力也在这个过程中飞速提升 离开Minecraft社区之后 拉德开始了自己的创业之路 他先后创办了几家公司 其中对他影响最大的是Ride Health 一家交通和医疗交叉领域的公司

那是他第二次真正意义上的创业 团队从两个人发展到二十人左右 但最后基本算是灾难收场 但这段经历也给了他非常深刻的教训 他说，当时整个团队都太年轻了 二十出头 现在如果他要投资公司

大概率不会投一堆特别年轻人组成的团队 因为那时的他们 脑子根本还没完全长好 安全感、自我证明欲、关系处理方式、冲突反应 全都会在创业这种高压而亲密的环境里被无限放大 在Ride Health失败之后 拉德去了一家B轮阶段的创业公司 这是他当时待过的最大的公司 他被放到了一个总监的位置

第一次成了纯管理者 每天有三四个小时的会议 但是他还是特别想写代码 于是会议之外的时间 他就开始搞开源 一开始他写了一些很烂的小东西 后来碰到了刚上线不久的SST 一个用来构建无服务器应用的框架 在SST之后，他们又做了OpenNext 这个项目算是最早把他们带火的项目之一 但有意思的是

OpenNext一开始根本不是他们想做的东西 当时他们在服务AWS的开发者 几乎每天都有人来问 你们做得很好 但我们真正需要的是，怎么把Next.js部署到AWS上？

这种需求持续轰炸了他们一整年 最后他们实在推不掉

就把这活推给了联合创始人弗兰克（Frank） 时间来到2025年2月 这是OpenCode故事的起点 当时他们的公司正在全力冲盈利 SST已经有了商业化路径 差不多有三四个月时间他们一直处在 钱快烧完了但是收入在往上走的状态 到2月的时候 他们只剩下一个月的现金流 但同一个时间点也刚好实现了盈亏平衡 盈亏平衡给了他们一点空间去思考 既然理论上接下来可以做任何事 那他们到底想做什么？

他们很早就觉得 这个十年如果你还在做开发者工具 就不可能回避AI 于是他们开始尝试一些AI方向的想法 其中很多甚至都没有正式发布 因为做到一半他们就发现不成立 后来整个团队开始用Claude Code 这是第一个真正让他们持续用下去的AI编程工具 它确实解决了他们工作流里的一些烦人问题 就在用的过程中，拉德突然问自己 为什么不是我们做了这个呢？

我们本来就应该做这种东西 他们起步时就三个人 都是联合创始人

后来找了一个朋友来帮他们一起做早期版本 成了第四个人 OpenCode上线后的增长速度 远远超出了他们之前做过的任何东西 到2025年12月 他们的月活已经到了65万 当时他们觉得这已经很惊人了 结果2026年1月 他们直接到了250万月活 再往后一个月是650万 当时拉德估计接下来很快会到接近800万 他们的下一个目标就是1000万 那个从65万到250万的跳升 到底发生了什么呢？

拉德说，一部分是季节性因素 做开发者工具久了 他们知道每年1月都会有一波上涨 因为大家在12月休假时 都会尝试新东西 回到工作状态的第一周使用会猛增 正常情况下 其他产品通常是节日前先跌一波 节后第一周再暴涨 但是OpenCode很特别 它在假期里都还在涨 这在他们以前所有产品里从没发生过 另一部分，坦白讲 是Anthropic帮了他们大忙

当时Anthropic想禁止用户在OpenCode里使用Anthropic的订阅 这个决定一下把事情引爆了 他们自己甚至都没怎么发言 主要是用户社区直接炸了 主持人问他怎么看Anthropic这件事本身 拉德说 他觉得这反映出Anthropic还不太习惯怎么跟开发者打交道

你当然可以为了业务可持续做你必须做的事 这本身没问题 但是你如果在晚上9点突然默默下一个封禁 没有预沟通、没有分阶段发布 那就是给自己制造一个所有人一起讨厌你的时刻 你哪怕提前一个月说清楚 分阶段推进，人们还是会不高兴 但不会形成那种高度集中的愤怒 那他们当时慌吗？

毕竟那时Claude还是最强的编码模型 拉德说，反而不慌 他们其实早就知道这一天迟早会来 不知道为什么 真发生的时候大家甚至有点兴奋 因为他们很清楚 社交媒体上的舆论圈层会扭曲现实 更关键的是 在这件事发生之前的几周 他们已经在跟几乎所有其他公司谈

官方支持OpenCode订阅接入 于是当天早上 很多人都在说Anthropic一封 OpenCode完了，归零了 拉德在心里一直笑 他想，你们等到今天结束再看 然后他们就把集成迅速接上 当天结束前对外宣布 OpenAI正式支持OpenCode 往前看OpenNext 你会发现他们一直会玩一种策略

找到一个阶段性的坏人 然后把它的所有竞争对手团结起来 借力把某件事往前推 Anthropic很不幸在那一刻成了这个角色 于是他们就把行业里其他玩家都动员起来 让他们都来支持OpenCode、支持更开放的模型接入 聊完了增长，我们再回到产品本身 为什么市场明明这么热 但是开源中立的多模型Coding

Agent这个位置居然空着 让OpenCode拿到了？

拉德说 他觉得开发者工具领域最大的结构性优势在于 所有做开发者工具的人自己都是程序员 而程序员通常都特别不擅长做B2C产品 他们没有意识到

真正大规模成功的开发者工具 本质上是B2C产品 你必须像做消费产品一样思考它 所以OpenCode特别在意用户第一次打开时的感受 它必须明显不同，而且更好 为此他们直接从底层自己做了一个终端渲染框架 他们还非常重视降低一切摩擦 尽可能让用户马上进入开始输入提示词的状态

比如你在一台被企业严格锁定的笔记本上 能不能装、能不能用 这些看似不性感的问题他们也在想 说白了 OpenCode最早几个月的核心Agent逻辑其实不怎么样 尤其前五个月 它并不是最聪明的Agent，但是它够用 而且大多数用户一开始根本感知不到差距 市场上其他人一开始都在想

先把最聪明的Agent做出来 再赢 而OpenCode的逻辑是反过来的 先把体验和采用做起来 然后再把内部能力追上 聊到这里 我们终于可以回到最开始的致命错觉 AI真的让工程团队自动变快了吗？

拉德的答案是，未必 很多时候只是更轻松地完成同样的事

他说，软件行业太大了 全世界几乎任何公司都雇软件工程师 大多数环境其实并不是特别激动人心、特别有使命感的环境 很多人就是来上班、干活、回家陪孩子 过正常生活 你给他一个按钮 让他可以更快做完工作 最自然的结果不是他会做十倍更多工作 而是他会疯狂按这个按钮 然后做差不多的工作量

把省下来的精力和时间留给自己 当然，不同公司的差异很大 有些团队本来就极有动力，激励也对 大家愿意冲 但是大多数地方不是这样 问题在于 在一个并不高激励的组织里 通常总会有少数几个非理性地在乎质量的人 这些人以前会是质量守门员 会盯代码审查 会想办法把事情做好 现在AI一上来

其他人都在更快地产出PR 这些真正还在乎的人 就会被垃圾PR洪流淹没 主持人问他 那企业该怎么重新设计激励、薪酬、组织方式呢？

拉德说 对创业公司来说相对简单一点 像他们这种团队 本来就在一个很刺激的市场里 来的人大多竞争心强

也知道做成了之后股权会很有价值 他们一直也愿意给很高的薪资 甚至在AI之前他就一直觉得 很多创业公司招两个人 各发一个还不错的工资 其实不如直接把预算合成一份 高薪招一个能真正改变公司方向的人 他们不需要招一千个人 他们需要的是二十个真正厉害的人 所以高薪一直有用 但对更大规模的公司

他没有什么特别好的答案 公司一旦大到某个程度 对一个人来说 额外多做很多事通常就没有足够强的个人理由了 所以他不觉得这个问题能靠一句有了AI就好了解决 那AI至少让OpenCode在执行层更快了吗？

拉德说，瓶颈还是那个瓶颈 你还是得先想清楚该做什么 你完全可能花一年时间去搞清楚正确的方向到底是什么 等方向对了 构建本身也许确实变快了 但是如果你问他直观感受，他会说 以前他大概95%的精力花在想该做什么 5%花在把它做出来 现在他大概96%花在想该做什么 4%花在做 也许这说明执行效率提高了20%

但是你的日常体感不会是世界轻松了十倍 它还是一样难 成本这件事现在也开始压过来了 比如CFO会问 为什么每个工程师每月还要多花1000到2000美元？拉德说 每项新技术都会先经历一个炫耀期 现在很多公司都想让外界觉得自己特别未来、特别先进 所以会炫耀我们每个工程师一个月花1万美元跑AI 这绝对值

但是这种叙事里面有很多表演成分 它终究会过去的 然后会出现真正的财务问题 大公司动不动几千名工程师 你真让每人每月多花1000美元 预算结构都会被改写 如果你又无法很明确地证明产出显著增加 那这件事不会长期成立 还有一种很微妙但很真实的情况 也许所有这些AI编码工具的净结果 只是同样的工作量被完成了

但工程师们更开心 因为工作更轻松了 对很多公司来说，这不够 他们会说，那你还是回去自己敲吧 但另一边，很多CTO也会说 不给好工具，最强的人会走 拉德说，这点也是真的 尤其在高端人才市场上

如果一个非常优秀的人本来就有无限机会 你让他天天被Jira折磨、不给好工具 他真的会走 绝大多数公司根本不在最前沿工具大战的那一层 很多公司最后的现实就是 给你一个Copilot 通过OpenCode接一下 额度就这些，用完拉倒 并不会因为这样就立刻被时代抛弃 正是因为看到了这些问题

拉德前段时间给团队发了一封备忘录 这封备忘录后来在整个行业里广为流传 他在里面说了三件事 第一 我们在发布一些不值得发布的功能 第二，在做功能时原始设计有问题 就被迫往上叠补丁 但大语言模型会接着把这些补丁继续往下滚 第三 我们需要花更多的时间清理代码 主持人又提到 拉德在备忘录里还有一句很重的话

是这么说的 最糟糕的是 我甚至不觉得这些牺牲真的换来了更快的速度 我觉得我们只是在正常速度前进 却误以为自己飞起来了 拉德说，是的 他们感觉自己在高速奔跑 但他回头看 真的未必 他们也没比竞品快多少

至少看不出来明显更快 所以如果你真想讨论生产力 最大的风险其实是 你特别容易把自己骗了 你以为你产能爆炸 结果坐下来认真看 往往没那么夸张 对他来说 这意味着要重新相信慢一点 把地基打牢，再冲刺的价值 拉德说自己还有一个特点 就是特别爱对各种AI预测泼冷水 比如前段时间有一条很火的话

说24到29岁的工程师很快会成为科技行业最有价值的人 因为他们同时拥有前AI时代原则和后AI时代速度 他公开说这是胡扯 他说，因为他真的受够了 每天醒来打开社交媒体 就是各种预测 未来一定怎样、哪类人一定赢、哪类公司一定死 大家都在凭空编造 那条尤其好笑 因为它本质上就是像我这样的人拥有所有优势

不像我的人拥有所有劣势 你一眼就能看出来 说这话的人自己就在24到29岁这个区间 他觉得这些预测背后的心理结构非常简单 我们都处在一个剧烈变化的时刻 每个人都在焦虑自己会在这个变化里处于什么位置 最自然的心理防御机制

就是特别自信地预言一个自己会赢的未来 你几乎可以把所有热门预测都拆回这一点 我的公司会赢 别人的公司会输 我的工作不会被AI替代 别人的工作会 大家会给自己一套看似理性的解释 但更底层的事实是 大家都在害怕 他也会紧张，也会担心 只是他越来越不相信那些宏大而确定的判断 历史上真正发生的事情

几乎从来不是当下看起来最显然的那个版本 真正落地的结果往往非常反直觉 只不过事后回头看 又会觉得好像一直都很合理 所以他宁愿只想明天和后天 今天该做什么 明天该做什么 一年前他都没想到自己今天会在做这个 一年后他也不知道他会在做什么 聊到这里 两个人终于聊到了品味这个话题

现在很多人说，AI很难替代的一件事 就是品味 拉德说 他觉得品味很重要当然是对的 但问题是，你真的信吗？

很多好观点都很简单 所以人人会重复它 可简单不代表容易践行 你说自己相信品味、相信质量 那你真的愿意为此做那些非理性的事吗？

因为很多伟大的产品 少做50%的精细处理 可能在短期商业结果上都看不出太大差异 可那种对质量的纵容 会像感染一样慢慢扩散 你在一个地方开始偷懒 最后会在所有地方偷懒 现在空气里有一种非常强的声音 觉得代码不必好、产品不必好、什么都不必好 只要商业上能赢就行 这个念头一旦真的进了你脑子

你就做不出好产品了 因为你根本不再信这件事 在他欣赏的人里 HashiCorp的米切尔·桥本（Mitchell Hashimoto）一定算一个 HashiCorp的公司路径和拉德理想中的方向很像 开源、被广泛采用、最终成为默认 Terraform就是最典型的例子 桥本后来做的Ghostty终端

他也非常喜欢 里面很多对架构、细节、产品感受的处理 真的都能用得出来 桥本有个观点他非常认同 做产品不是在往里面塞功能 而是在思考每一个新功能会怎样和旧功能发生交互 那才是产品工作的本质 而且他现在越来越强烈地觉得

AI时代产品腐烂得比以前快得多 大公司产品腐得更快 创业公司产品也一样 现在一个产品如果已经做了一年 可能都已经有点开始烂了 也正因为如此 质量反而可能变成更强的区分点 但质量不是你嘴上说一句 我们重视质量就会出现的 它必须体现在公司每一个层面 而且很多时候都来自一些看似不理性的决定

比如他们当初自己做终端框架 按教科书讲这是最不该做的事 所有人都告诉你不要重复造轮子 可他们知道自己想要的体验 知道NeoVim这类工具把终端体验做到了什么程度 既然知道边界在哪里 他们就不愿意交出一个远低于那个水准的东西 早期很多用户从Claude Code转来 第一感受就是

OpenCode的终端体验更顺、更稳、更少闪烁 这个差异 某种意义上就是靠那些看似不理性的决定换来的 最后 拉德聊了聊AI时代工程领导者的角色变化 以及给资深工程师的建议 他说，现在大家都在问 如果工程师不再主要自己写代码了

那工程师到底要做什么呢？很多人说 工程师的职责变成了把系统弄到足够安全 让别人能安全发代码 比如测试、防护栏、约定、模式、约束 让一个人或一个agent改代码时 不至于把系统炸掉 他觉得这话有道理 但是某种程度上它也一点都不新鲜 我们一直都在试图解决这个问题 怎么让一个没那么成熟的人也能相对安全地发布代码？

怎么让代码库的结构更清楚、测试更可靠、约定更明确呢？以前是为了初级工程师 现在只不过多了一群7x24小时工作的傻子 也就是Coding Agent 所以一些老东西反而会回来 拉德他们一直都比较相信领域驱动设计（DDD，Domain-Driven Design） 只是以前做得比较轻

现在他们反而开始做得更重一些 因为那些看上去很企业味、很啰嗦的模式 今天开始重新有用了 过去大家讨厌它们 是因为它们很繁琐、打字很累 但现在不是人手打了 所以它们的缺点被弱化 而优点被放大了

比如可靠、模块化、安全、边界清楚 他甚至觉得一些老派设计模式都可能回潮 以前高手嫌它们像训练轮，不需要 现在agent没有训练轮 那你就得重新把训练轮装回去 那给更资深工程师的建议是什么呢？怎么在这个时代继续保持竞争力呢？拉德说，他不太敢轻易给建议 因为他们这个公司本来就很奇怪

创业公司、开源公司、所处市场也很特殊 很多经验未必能普适 但如果一定要说 他会说一件他在AI之前就一直相信的事 软件工程能力本身当然是一种可迁移的技能 你完全可以只做优秀的软件工程师 这就已经能有很好的职业生涯了 但如果你同时还成为某个行业的专家 这个组合会非常强 比如你去做农业软件

如果你真的懂农业 又是个不错的软件工程师 那你大概已经是全世界前十档的稀缺组合了 整个行业都会想要你 最棒的是 软件工程师和其他职业不同 你不用在22岁就决定自己一辈子都在某个行业 你可以在医疗做十年，再转去农业 再转去别的领域

每待一年 你对那个行业的理解就可能超过99%的人 工程师最大的优势之一 就是你能进入世界上几乎任何行业 并且把那一套业务真正学明白 问题只是 很多人太容易把自己变成纯粹接工单的人 只是加一个UI、改一个接口 然后从不去理解自己身处的行业 可那恰恰是你最值得抓住的机会 好了

以上就是这次访谈的全部核心内容 如果说OpenCode的爆发 说明了AI开发工具的时代确实已经到来 那么拉德这场访谈提醒我们的则是 真正决定一家产品公司能不能活得长、活得好、活得像样的 依然可能是那些看上去十分老派的东西 比如节制、质量、品味、上下文、反馈 以及对系统后果的敏感

在这个所有人都在追求速度的时代 慢下来、把地基打牢 反而可能是最快的路 这不仅适用于做产品 也适用于我们每个人的职业生涯 感谢收看本期视频，我们下期再见