一个“赛博黑工”的诞生
最近科技圈有个事，听起来有点科幻。
一家叫Cursor的公司，让一个AI模型，不眠不休地连续工作了整整7天，也就是168个小时。
它不是在聊天，也不是在画画，而是在埋头写代码。最终，这个AI凭空造出了一个Chrome级别的浏览器，写了超过300万行代码。
从HTML解析到复杂的CSS布局，甚至还包括一个自研的JavaScript虚拟机，全都是AI自己搞定的。项目负责人只是轻描淡写地说了一句：基本能跑。
AI不再是“玩具”
这事真正炸裂的点，不是AI写了个浏览器，而是那个“不间断”。
以前我们用AI，感觉像在带实习生。你吩咐一个任务，它做一个，做完就停下来等你下一步指令。稍微复杂点，就得人来收尾。
但这次不一样。AI展现了一种可怕的耐力。它能自己“编写-运行-修复”，遇到bug不用求助，自己看日志、自己调试、自己重构。这已经不是助理了，这是一个能独立负责项目的AI智能体开发工程师。
他们是怎么做到的？答案是一个“多智能体系统”。简单说，就是组建了一个AI团队：有负责高层规划的“产品经理”，有埋头执行的“程序员”，还有负责测试的“QA”，成百上千个AI角色协同作战，效率极高。
这彻底改变了软件开发的经济学。过去，一个项目动辄几十上百万的人力成本，耗时数月。现在，成本可能就是一些算力费用，时间缩短到以“周”为单位。
普通老板的机会在哪
这事对一个在深圳做电子产品贸易的李老板来说，可能比程序员的感触更深。
李老板一直想做个简单的进销存系统，把1688的采购和淘宝店的销售数据打通。但外包团队报价20万，周期半年，他觉得风险太高，一直没敢动。
这次的AI实验，让他看到了曙光。这意味着，未来开发一个定制软件，可能不再需要一个昂贵的开发团队。你只需要成为那个能清晰描述需求的人。
这个路径在今天已经可以小范围尝试了。比如用Cursor这样的AI编程工具，就可以把一个想法变成现实。
一个可行的SOP大概是这样的：
1. 把需求写清楚：别用技术术语，就用大白话。比如，“我需要一个工具，每天自动抓取我淘宝店的订单，然后更新到我的在线Excel库存表里。”
2. 把任务喂给AI：在Cursor的Agent模式里，把这份需求文档交给它。AI里的“规划师”会自动把这个大任务拆解成一个个小步骤。
3. 让AI自己干活：AI“程序员”会开始执行这些小任务，比如“连接淘宝API”、“读取订单数据”、“写入Excel”等等。它会自己写代码、自己测试。
4. 从“管理者”变“监督者”：你的角色变了。你不用管具体的代码怎么写，只需要偶尔看看进度，在AI方向跑偏时给点反馈就行。
几点思考
这个AI版浏览器离真正成熟的Chrome还很远，但这不重要。重要的是，它证明了一条路是通的：软件开发的边际成本正在无限接近于零。
当然，也要保持清醒。AI不是神，你给的需求越模糊，它产出的东西就越离谱。所谓的“AI自动开发”，前提是你自己得想得特别明白。
对我们普通人来说，不用焦虑于学写代码，但一定要开始学习如何“管理”AI，如何把你的想法、你的业务流程，清晰地描述给AI。这会是未来几年最值钱的技能之一。
未来，最贵的不是程序员，而是那个能清晰描述自己想要什么的人。
