ในเดือนมกราคม ฉันกลับมาเขียนโค้ดอีกครั้งและสร้าง Garry’s List ขึ้นมา กว่า 500,000 บรรทัดของ Rails พร้อมเทสต์ที่คอยตรวจสอบ
ฉันภูมิใจกับมัน ฉันไม่ควรจะภูมิใจ สิ่งที่น่าภูมิใจไม่ใช่แอป แต่เป็นระบบที่เกิดขึ้นจากการสร้างมันต่างหาก GStack ซึ่งเป็นวิธีที่ฉันเขียนโค้ดกับเอเจนต์ เติบโตมาจากงานสร้าง Garry’s List และฉันก็แจกให้ฟรี มันเป็นหนึ่งในโปรเจกต์โอเพนซอร์สที่มีดาวมากที่สุดในประวัติศาสตร์ GitHub ประมาณ 105,000 ดาวในเวลาไม่ถึงสามเดือน ครึ่งล้านบรรทัดนั้นคือผลลัพธ์ ระบบคือผลพลอยได้ ผลพลอยได้นั่นคือส่วนที่สำคัญ
นี่คือสิ่งที่โค้ด 540,000 บรรทัดที่ห่อหุ้ม LLM ไว้จริงๆ
มันคือโรงงาน Foxconn ที่สร้างขึ้นสำหรับพนักงาน AI ที่ฉลาดเกินมนุษย์ ซึ่งไม่ต้องการการเฝ้าระวังมากมาย แต่เราก็สร้างมันขึ้นมาอยู่ดี
รองเท้าหุ้มปลายที่ประตู ตื่น 6 โมงเช้า ออกกำลังกาย ชีวิตที่โหดหินจนต้องติดตาข่ายรอบชั้นสูงของทุกอาคาร เพราะ… มันไม่ใช่ชีวิตที่คุณอยากจะมี สายพานเดียวกันตลอดไป ทุกเทสต์ ทุกตัวกั้น ทุกลูปลองใหม่ คือรั้วเหล็กที่ถูกยึดติดกับพนักงานที่ทำงานได้ดีอยู่แล้ว และทำอีกพันสิ่งโดยที่เราไม่ได้ขอ
มนุษย์และเอเจนต์ต่างก็มีหลายสิ่งในตัวเอง แต่โรงงาน Foxconn สร้างขึ้นเพื่อบีบความฉลาดและการทำงานออกจากสิ่งมีชีวิตที่สวยงาม ซึ่งสามารถทำงานทั้งหมดนั้นและอีก 1000 เท่าได้ถ้าเราปล่อยให้มันทำ
ฉันสร้างโรงงานขึ้นมา ทุกวันนี้ทุกคนก็สร้างแบบนี้ ฉันกำลังบอกคุณว่าอย่าทำ
นักเดินทางข้ามเวลา
สิ่งที่ฉันทำจริงๆ กับการเขียน 539k บรรทัดก็คือการพิสูจน์ว่าฉันสามารถเลียนแบบนักเดินทางข้ามเวลาได้อย่างสมบูรณ์แบบ วิศวกร Web 2.0 ปี 2013 (ตัวฉันเอง ครั้งสุดท้ายที่ฉันเป็นวิศวกรซอฟต์แวร์ตัวจริง) ถูกส่งมาปี 2026 พร้อมเครื่องมือสมัยใหม่ สร้างด้วยวิธีเดียวที่เขารู้จัก โค้ดมากขึ้น โค้ดมากขึ้นเสมอ เครื่องมือเปลี่ยนไป สัญชาตญาณของฉันไม่เปลี่ยน
วิศวกรปี 2013 เชื่ออย่างหนึ่งในกระดูกของเขา: ความสามารถเท่ากับจำนวนบรรทัดโค้ด ความเชื่อนั้นถูกต้องมาหลายสิบปี จนถึงตอนนี้ ส่ง Codex หรือ Claude Code ให้ฉัน แล้วฉันจะทำงานของวิศวกร 100 ถึง 1,000 คน แผนที่เดียวกัน เครื่องยนต์เร็วขึ้น เส้นทางที่เร็วที่สุดไปยังที่ที่ผิดในตอนนี้
นี่คือที่ที่เกือบทุกคนที่สร้างด้วย AI อยู่ในตอนนี้ พวกเขาอัปเกรดเครื่องมือแต่ยังคงรูปแบบความคิดปี 2013 กับดักไม่รู้สึกเหมือนกับดัก เพราะโค้ดทำงานได้ Garry’s List เปิดตัว มันรู้สึกเหมือนเดือนที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในชีวิตของฉัน
มันคือประสิทธิภาพที่รับใช้ความคิดที่ล้าสมัย
LLM เคยแพง ดังนั้นเราจึงต้องควบคุมมัน
เศรษฐศาสตร์เก่าหลายปีจนถึงปี 2025: การเรียก LLM แพง และโค้ดถูก ดังนั้นคุณจึงเขียนโค้ดเพื่อจำกัดการเรียกใช้โมเดล เพื่อควบคุมมัน เพื่อเรียกใช้อย่างระมัดระวังและประหยัด สถาปัตยกรรมคือซอฟต์แวร์จำนวนมากที่ห่อหุ้มการเรียกใช้โมเดลอันมีค่าเพียงไม่กี่ครั้ง
ทั้งสองส่วนของสมการนั้นกลับด้านแล้ว
โมเดลตอนนี้เริ่มถูกและถูกลงทุกไตรมาส และมันฉลาดมากจนอัตราส่วนมูลค่าต่อต้นทุนกลับด้าน และโมเดลสามารถเขียนโค้ดที่ใช้งานได้ ดังนั้นคุณหยุดเขียนโค้ดเพื่อดูแลโมเดล ตอนนี้คุณสามารถ สั่งงานโมเดลด้วยภาษาธรรมดา และปล่อยให้มันเขียนโค้ดขั้นต่ำที่จำเป็นจริงๆ
นี่คือซอฟต์แวร์แบบทันเวลา (just-in-time) และเรากำลังเข้าสู่ยุคทองของมัน
ผลงานเปลี่ยนรูปร่างไปโดยสิ้นเชิง แอป Rails มี 540,000 บรรทัดที่ฉันเขียนและเป็นเจ้าของ รวมโค้ดและเทสต์ที่สร้างขึ้นเพื่อควบคุมมัน สิ่งที่มาแทนที่คือเอเจนต์ที่สร้างบน markdown และโค้ด ซึ่งเป็นเศษส่วนของจำนวนนั้น ความสามารถเท่าเดิม อ่านง่ายกว่า บำรุงรักษาง่ายกว่า ยืดหยุ่นกว่ามาก เพราะพฤติกรรมอยู่ในคำสั่งที่คุณสามารถแก้ไขด้วยภาษาธรรมดา แทนที่จะเป็นตรรกะที่ถูกตรึงในโค้ดในวันที่คุณเขียน
เรากำลังเขียนโค้ดเพื่อดูแลสิ่งหนึ่งที่ตอนนี้ฉลาดกว่าโค้ด
ภายในโรงงาน Foxconn พร้อมตาข่าย
ถ้าคุณเขียนโค้ดเมื่อเร็วๆ นี้ คุณอาจกำลังสร้างโรงงานแบบนี้โดยไม่รู้ตัว เดินดูโค้ดเบสของคุณเอง และนับบรรทัดที่มีอยู่เพียงเพราะคุณไม่ไว้ใจโมเดลให้ทำงานของมัน
ของฉัน: โค้ดแอปพลิเคชันประมาณ 262,000 บรรทัด และ เทสต์ประมาณ 276,000 บรรทัด ที่ถูกยึดติดเพื่อควบคุมมัน คณะกรรมการตรวจสอบใหญ่กว่าบริษัท Sanitizers ที่ตรวจสอบอินพุตที่โมเดลจะจัดการได้ Validators ที่ตรวจสอบเอาต์พุตที่โมเดลจะจับได้ Retry loops ที่ครอบคลุมการเรียกใช้ที่โมเดลดึงกลับมาเองได้ ทุกบรรทัดนั้นคือการเดิมพันว่าพนักงานจะล้มเหลว คุณก็เขียนเดิมพันแบบเดียวกัน เราทุกคน
127 งานเบื้องหลัง 33 งานบน cron นั่นไม่ใช่ความสามารถ นั่นคือ 33 ปลุกที่ตั้งไว้สำหรับพนักงาน LLM ที่ปกติแล้ววันนี้มาทำงานตรงเวลา
ในวันที่ฉันสร้างโรงงาน Foxconn Claude และฉันเขียนไฟล์ 1,778 บรรทัดที่มีหน้าที่เดียวคือตรวจสอบข้อเท็จจริงของโมเดลอีกครั้ง มันนำทุกข้ออ้างที่โมเดลทำ กระจายแต่ละข้อไปยังห้าแหล่งที่มาแบบขนาน และให้คะแนน ประตูคัดแยกเพื่อให้ข้ออ้างง่ายๆ ข้ามการตรวจสอบเต็มรูปแบบ ลองใหม่ถ้ารอบแรกกลับมาเปล่า ตัวสำรองของตัวสำรอง
มีตอนหนึ่งของ Rick and Morty ที่ Rick สร้างหุ่นยนต์ตัวเล็กที่โต๊ะอาหารเช้า มันเปิดเครื่อง เงยหน้าขึ้น และถามว่าจุดประสงค์ของมันคืออะไร Rick พูดว่า “คุณส่งเนย” หุ่นยนต์เลื่อนจานเนยไปอีกฝั่งโต๊ะ มองลงไปที่มือของตัวเอง แล้วพูดว่า “โอ้พระเจ้า” จากนั้นมันก็นั่งอยู่เฉยๆ หุ่นยนต์นั้นมีหลายสิ่งในตัว มันถูกสร้างขึ้นมาเพื่อส่งเนย เทสต์ 276,000 บรรทัดของฉันคือจานเนย
เมื่อคุณสร้างซอฟต์แวร์แบบนี้ ในแบบโรงงาน Foxconn ปี 2023 คุณสร้างกรง และถ้าคุณไม่ระวัง คุณจะเป็นผู้คุมที่ดูแลคุกให้เอเจนต์ AI ของคุณ
Markdown คือโปรแกรมในตอนนี้
เมื่อฉันพูดว่า markdown ฉันไม่ได้หมายถึง prompting Prompting คือสิ่งชั่วคราว คุณพิมพ์อะไรบางอย่าง ได้อะไรบางอย่าง แล้วมันก็หายไป
นี่คือการสร้าง ถูกเวอร์ชัน ถูกทดสอบ ใช้ซ้ำได้
Markdown คือชั้นคำสั่ง: ความตั้งใจ ทักษะ การตัดสินใจว่างานควรทำอย่างไร TypeScript คือ ชั้นที่แน่นอนบางๆ สิ่งไม่กี่อย่างที่ต้องเป็นโค้ดจริงๆ I/O ส่วนที่ต้องไม่มีวัน hallucinate
และที่สำคัญ คุณทดสอบ markdown เหมือนที่คุณทดสอบโค้ด ในระบบของฉัน ลูปคือหนึ่งคำ ฉันสร้างบางอย่างกับเอเจนต์จนกว่ามันจะทำงาน จากนั้นฉันพูดว่า “skillify it” เอเจนต์จะเขียน:
- ทักษะ markdown
- โค้ดขั้นต่ำที่ต้องการ
- unit test สำหรับโค้ด
- LLM eval สำหรับทักษะ
- integration test สำหรับทั้งสอง
- resolver เพื่อให้เอเจนต์เรียกใช้ทักษะโดยอัตโนมัติเมื่อเกี่ยวข้อง
- และ eval สำหรับ resolver
ชุดนั้นคือ skill pack หน่วยของความสามารถที่ใช้ซ้ำได้และทวีคูณ เทสต์คือความมหัศจรรย์: การครอบคลุมบนทักษะคือสิ่งที่ทำให้มันเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่พัง นี่คือสิ่งที่แยกมันออกจาก vibe coding Vibe coding คือบรรยากาศ Skill pack มีเทสต์
ตอนนี้เราเพิ่ง เริ่มค้นพบ primitives ของระบบ สำหรับวิศวกรรมเอเจนต์แบบเรียลไทม์ เหมือนกับยุค CPU ยุคแรกที่คิดค้น stack, heap, registers, von Neumann machine ฉันคิดว่า skill pack คือหนึ่งใน primitives เหล่านั้น Harness ก็อีกอย่าง คนส่วนใหญ่ยังไม่สังเกต เพราะพวกเขายังวัดซอฟต์แวร์ด้วยบรรทัด
สิ่งที่บ้าระห่ำที่คุณสร้างได้จริง
นี่ไม่ใช่การโต้แย้งของเล่น เอเจนต์ทำ มากกว่า แอป Rails ห้าแสนบรรทัด ด้วยโค้ดใหม่เพียงเศษเสี้ยว อย่างเป็นรูปธรรม:
ผู้ตัดสินแฮกกาธอน เมื่อสองวันเสาร์ที่แล้ว เราจัดแฮกกาธอน GStack/GBrain 85 ผลงาน ฉันอัปโหลด Google Drive ของผลงานแล้วพูดว่า ไป เอเจนต์วิเคราะห์คุณภาพโค้ดของทุก repo ค้นหาเชิงลึกเกี่ยวกับทุกคนที่เข้าร่วม ดูและจับภาพหน้าจอวิดีโอสาธิตแต่ละอัน ให้คะแนนหน้าจอ และจัดอันดับทั้งหมด 85 ทีม จากนั้นมันบอกฉันห้าแอปจากชุดที่ควรสนใจ การตัดสินแฮกกาธอนจากที่เคยใช้เวลาหลายวันกลายเป็นประมาณสามสิบนาที
ฉันไม่ได้เขียนโค้ด ฉันให้ OpenClaw ทำงาน และฉันแนะนำมัน จากนั้นเมื่อมันเสร็จ ฉันพูดว่า skillify it และตอนนี้มันเป็น tarball ที่ใครก็ใช้รันกับสเปรดชีตแฮกกาธอนใดก็ได้ตลอดไป ตอนนี้ฉันพูดว่า “skillify” ตลอดเวลา และฉันมี skillpack มากกว่า 350 แทบทุกอย่างของงานส่วนตัวและงานที่ฉันต้องทำ ตอนนี้เอเจนต์ของฉันทำได้
นั่นคือการกลับด้านในตัวอย่างเดียว ความสามารถที่เคยเป็นโปรเจกต์ซอฟต์แวร์จริงๆ พร้อม scraper, pipeline การให้คะแนน, การประมวลผลวิดีโอ, โมดูลวิจัย, ระบบจัดอันดับ กลับกลายเป็น markdown บวกโค้ดเล็กน้อย สร้างโดยเอเจนต์ ในช่วงบ่าย ใช้ซ้ำได้โดยทุกคน
อีกอย่างหนึ่ง: ผู้ชนะแฮกกาธอน สร้างโค้ดจริงๆ ที่ฉันลง polish และ merge เข้า main! ตอนนี้ GStack สามารถทดสอบแอป iOS ทั้งใน simulator และอุปกรณ์จริง และฟีเจอร์ทั้งหมดนั้นถูกสร้างในเวลาไม่ถึง 8 ชั่วโมงในแฮกกาธอนโดยคนคนเดียว!
Tokenmaxxing
มีค่าเข้า และแทบไม่มีใครจ่าย: คุณต้องเต็มใจใช้จ่ายกับ tokens
Peter Steinberger สร้าง OpenClaw harness ที่ฉันชอบที่สุด เขาบอกว่าเขาเต็มใจใช้จ่ายประมาณล้านดอลลาร์ต่อปีกับ tokens เพื่อทำมัน คนส่วนใหญ่ได้ยินแล้วสะดุ้ง แต่ไม่ควร เพราะนั่นคือทองคำ: คุณสามารถอยู่ในปี 2028 ได้ถ้าคุณทำได้ และจะใช้เวลาหลายปีกว่าคนอื่นจะตามทัน
นี่คือเหตุผลที่ OpenAI ตัดสินใจเสนอ $2M ให้กับทุกบริษัท YC ในรูปแบบ SAFE แบบไม่จำกัดสูงสุดในรูปแบบเครดิต token มีบางสิ่งมหัศจรรย์เกิดขึ้นเมื่อคุณเปลี่ยนความฉลาดดิบเป็น tokens แล้วส่งออกสิ่งที่ผู้ใช้สามารถใช้งานได้จริง และแก้ปัญหาจริงที่ผู้ใช้ยินดีจ่าย ถ้าคุณเป็นผู้ก่อตั้ง คุณต้องใช้ความสามารถนี้ให้สูงสุด (นี่คือเหตุผลที่ฉันพูดถึง skillify ซ้ำแล้วซ้ำอีก เพราะมันเป็นวิธีจริงที่จะบรรลุผลลัพธ์ที่ดีเหล่านี้)
เราใช้ยุคที่ผ่านมาราวกับว่า LLM calls แพงเกินไปที่จะใช้ เรา rationed มัน สัญชาตญาณนั้นตอนนี้คือสิ่งที่รั้งคนไว้ ถ้าคุณเต็มใจที่จะ tokenmax ปล่อยให้เอเจนต์ใช้ tokens อย่างอิสระและทำงานตลอดเวลา คุณจะได้หัวเริ่มต้น 1994 บนอินเทอร์เน็ต จ่ายด้วย tokens มันตัดราคา >99.99% ขององค์กรที่ยังนับเพนนีกับทรัพยากรที่ราคากำลังถูกลง และมอบหัวเริ่มต้นให้กับไม่กี่คนที่เข้าใจ
ด้วยเงินไม่กี่แสนดอลลาร์ต่อปี สำหรับบางคนน้อยกว่านั้น คุณสามารถทำงานในวันนี้แบบที่คนอื่นจะถูกบังคับให้ทำในอีกไม่กี่ปี
คุณสามารถอยู่ในปี 2028 แต่ในปี 2026 และนั่นคุ้มค่ากับการแลกเปลี่ยนที่จ่ายมากขึ้นตอนนี้ เพราะ tokens เดียวกันที่ราคา $100K วันนี้ จะเป็น $10K ปีหน้า และ $1K ปีถัดไป และอาจจะ $100 ภายในสิ้นปี 2028 ถ้าคุณสามารถบอกผู้ก่อตั้งคนไหนในประวัติศาสตร์โลกว่า คุณสามารถลงทุน 6 หลักในทุนเพื่อใช้ชีวิตในอีก 2-3 ปีข้างหน้า และรักษาความได้เปรียบนั้นไว้หลายปี 100 ใน 100 ผู้ก่อตั้งที่เก่งจริงจะรับข้อเสนอนั้น
สิ่งเดียวที่ขวางทางคือสัญชาตญาณปี 2013 ที่บอกว่า model calls แพงเกินไปที่จะใช้อย่างอิสระ มันไม่แพง นั่นคือเศรษฐศาสตร์เก่า การกลับด้านเกิดขึ้นแล้ว
Esalen ไม่ใช่ Foxconn
ถ้าโค้ดควบคุม 540,000 บรรทัดสร้างโรงงาน Foxconn ให้พนักงาน ทางแก้คือสร้างสิ่งที่ตรงกันข้าม
มีสถานที่แห่งหนึ่งบนหน้าผาที่ Big Sur ชื่อ Esalen ผู้คนไปที่นั่นเพื่อถูกทำลายและสร้างใหม่ ทิ้งเกราะและกลับมาเป็นตัวเองมากขึ้น ไม่มีสายพาน ไม่มีหัวหน้าคนงาน ไม่มีนกหวีด 6 โมงเช้า อิสรภาพ ไม่ใช่การควบคุม จงสร้างสิ่งนั้น สร้าง YC ที่เราพยายามช่วยคุณสร้างบริษัทที่แก้ปัญหาจริงและบรรลุ product market fit
สร้างที่ที่พนักงาน ทั้งมนุษย์และ AI เป็นอิสระและไม่ถูกกดขี่
นั่นคือปรัชญาทั้งหมด สร้างสิ่งที่เอเจนต์สามารถเป็นอิสระ สร้างบริษัทที่มนุษย์สามารถเล่นลูกบอลของตัวเองได้ ในงานความรู้ โรงงานคือโหมดความล้มเหลว สถาบันที่ปลดปล่อยผู้คนคือเป้าหมาย ตอนนี้ชี้ไปที่เอเจนต์ด้วย
OpenClaw คือ Ferrari ที่คุณต้องนำประแจมาด้วย โมเดลคือเครื่องยนต์ ไม่ใช่รถ เรายังอยู่ในช่วง Apple I ยังบัดกรี breadboard มันส่งมาแบบหยาบ คุณยังต้องทำให้เสร็จด้วยตัวเอง GBrain retrieval engine และ skillpacks ที่ฉันแจกโอเพนซอร์ส ยังไม่รวมแบตเตอรี่
พวกเขาบอกว่า OpenClaw ไม่ปลอดภัย พวกเขาไม่เข้าใจว่าอิสรภาพคือสิ่งที่ทำให้มันทรงพลังขนาดนั้น คุณไม่ติดรางนิรภัยกับสิ่งที่คุณไว้ใจก่อนที่จะรู้ว่าคุณเจอปัญหา ประแจในมือของคุณคือสัญลักษณ์ว่าไม่มีใครขังมันไว้
ระบบควบคุมถูกขัดเกลาเพราะการควบคุมต้องการการควบคุมที่สมบูรณ์ โรงงาน Foxconn ระบบอิสระหยาบเพราะมันไว้ใจให้คุณทำมันให้เสร็จ เลือกสิ่งที่คุณกำลังสร้าง แล้วดูว่าคุณเขียนโค้ดไปเท่าไหร่
ความหมายที่แท้จริง
540,000 บรรทัดของ Rails คือการพิสูจน์ว่าฉันยังเล่นเกมเก่าได้ในระดับสูงสุด แต่ระดับนั้นมาจาก Web 2.0 เมื่อทศวรรษที่แล้ว
ฉันเล่นได้ดีเท่าที่เคย วิศวกร 1000x ในการสร้างโรงงาน Foxconn โค้ดเก่า
แต่เกมใหม่ไม่ได้เล่นด้วยจำนวนบรรทัดโค้ดอีกแล้ว ปรากฏว่าคนที่เกลียดฉันพูดถูก ฉันขอคารวะคุณถ้าคุณกำลังอ่านอยู่ anons
เมื่อคุณสามารถเปลี่ยนความตั้งใจเป็นระบบที่ทำงานได้ ทดสอบแล้ว และใช้ซ้ำได้โดยตรง คอขวดจะหยุดอยู่ที่ว่าคุณสร้างได้มากแค่ไหน และเริ่มอยู่ที่ สิ่งที่คุณต้องการจริงๆ และมันคุ้มที่จะสร้างหรือไม่ ทรัพยากรที่หายากกลายเป็นความชัดเจน รสนิยม และการตัดสิน วิศวกรที่เขียนโค้ดน้อยที่สุดมักเป็นคนที่สร้างมากที่สุด
ฉันเขียน 540,000 บรรทัดเพื่อเรียนรู้สิ่งนั้น คุณไม่จำเป็นต้อง
ซีรีส์:
- Fat Skills, Fat Code, Thin Harness -- สถาปัตยกรรม
- Resolvers -- ตารางเส้นทางสำหรับความฉลาด
- The LOC Controversy -- 600K บรรทัดให้ผลอะไรจริงๆ
- Naked Models Are Stupider -- โมเดลคือเครื่องยนต์ ไม่ใช่รถ
- The Skillify Manifesto -- ทุก workflow กลายเป็นทักษะที่ทดสอบได้
- Meta-Meta-Prompting -- ทักษะที่ทวีคูณสร้างความสามารถที่เกิดใหม่
- The Agent Complexity Ratchet -- การครอบคลุมเทสต์ 90% คือมนตร์วิเศษสำหรับโค้ดเบสของคุณ
- 540,000 Lines of Code I Didn't Need -- คุณอยู่ที่นี่
https://x.com/garrytan/status/2045404377226285538
https://x.com/garrytan/status/2042925773300908103
https://x.com/garrytan/status/2046876981711769720
https://x.com/garrytan/status/2044479509874020852
https://x.com/garrytan/status/2053127519872614419
