taowen:
[背景音:咖啡馆环境音,键盘敲击声]
Alex: 嘿,Sam !好久不见,最近在搞什么?
Sam: Alex !正好想找你聊聊。我最近在用 Claude Code ,就是 Anthropic 出的那个命令行工具,用着用着突然有了个疯狂的想法。你还记得咱们以前讨论过的 Smalltalk 吗?
Alex: 当然记得!那个"代码即数据,数据即代码"的老古董?等等,你不会是想...
Sam: 哈哈,你猜对了一半。来,我给你演示一下 Claude Code 。*[键盘声]* 看,我现在输入:"帮我分析一下当前目录下所有 Python 文件的代码复杂度"。
$ claude "帮我分析一下当前目录下所有 Python 文件的代码复杂度"
正在搜索 Python 文件...
找到 15 个 .py 文件
生成分析脚本...
$ find . -name "*.py" | head -5
./main.py
./utils/helper.py
./utils/parser.py
./models/user.py
./models/product.py
安装复杂度分析工具...
$ pip install radon
执行分析...
$ radon cc . -s
main.py
F 15:0 process_data - B (7)
F 45:0 validate_input - A (3)
utils/helper.py
F 8:0 format_output - A (2)
...
Alex: 哇,它自己去找工具,安装 radon ,然后执行分析?这不就是个会编程的助手吗?
Sam: 对,但重点不在这。你注意到了吗? Claude Code 实际上是在实时生成一个程序。每一行 bash 命令,都是这个程序的一部分。只不过这个程序不是预先写好的,而是根据我的需求和当前环境动态生成的。
Alex: 等等,你是说... [咖啡杯放下的声音] 用户以为自己在对话,实际上是在无意识地编写程序?
Sam: Exactly !而且更有意思的是,如果我再问一次同样的问题...
$ claude "再分析一次代码复杂度"
检测到您刚才执行过类似操作,直接使用已安装的工具...
$ radon cc . -s --json > complexity_report.json
$ python -c "
import json
with open('complexity_report.json') as f:
data = json.load(f)
# 生成可视化报告...
"
Alex: 它记住了!而且这次还加了 JSON 输出和可视化?
Sam: 这就引出了我的想法。如果我们把这个模式推广,不只是命令行,而是整个应用呢?想象一下,用户从一个空白对话框开始...
Alex: 就像 ChatGPT ?
Sam: 对,但不止于此。我管这个概念叫 GrowBlank 。来,我画个图给你看。*[纸笔声]*
Day 1: 对话
用户: "帮我记录今天的开销"
系统: "好的,记录了:今天开销 [输入框]"
Day 7: 模式识别
系统: "我注意到您每天都记录开销,要不要我生成一个快捷输入表单?"
[生成表单: 金额 | 类别 | 备注 | 保存]
Day 30: 应用成型
[完整的记账应用界面]
- 每日开销列表
- 分类统计图表
- 月度预算提醒
- (保留对话框处理特殊需求)
Alex: 所以应用是"长"出来的,不是设计出来的?
Sam: 没错!这解决了软件开发的核心悖论。你知道为什么那么多项目失败吗?
Alex: 需求不清?
Sam: 不只是不清,是根本不可能清楚!我给你讲个真事。上个月我们公司要做个内部工具,产品经理写了 30 页需求文档。你猜怎么着?
Alex: 上线后全改了?
Sam: 都没等到上线!开发到一半,业务部门说:"这不是我们要的。"你知道最讽刺的是什么吗?他们也说不清要什么,只能说:"等我用了才知道。"
Alex: 啊,经典的"我不知道我要什么,但我知道这不是"综合征。
Sam: 对!但 GrowBlank 模式下,这不是 bug ,是 feature !用户不需要知道自己要什么,他们只需要开始使用。
Alex: 等等,我想到个问题。*[椅子挪动声]* 如果每次都是 AI 生成,怎么保证一致性?今天生成个蓝色按钮,明天变成红色了?
Sam: 好问题!这就是 Smalltalk 哲学的精髓了。还记得 Smalltalk 的 image 概念吗?
Alex: 整个系统状态的快照?
Sam: 对!在 GrowBlank 里,每次生成的组件、识别的模式、用户的偏好,都会被持久化。看这个例子:
// 系统自动生成并保存的组件定义
const ExpenseForm = {
generatedAt: "2024-01-15",
usageCount: 45,
lastModified: "2024-02-01",
schema: {
amount: { type: "number", required: true },
category: {
type: "select",
options: ["餐饮", "交通", "购物", "其他"],
// 这个列表是从用户历史输入中提取的
learnedFrom: "user_history"
},
note: { type: "text", required: false }
},
evolution: [
{ date: "2024-01-15", change: "初始生成" },
{ date: "2024-01-20", change: "用户要求添加类别" },
{ date: "2024-02-01", change: "自动添加常用类别" }
]
}
Alex: 所以组件会进化,但是是渐进的、可追踪的?
Sam: Exactly !而且用户可以随时介入。比如:"把那个表单的按钮改成绿色",系统就会更新组件定义。
Alex: 嗯... [思考] 但这不会导致过度定制吗?每个用户都有自己独特的应用,没法标准化,没法培训新员工...
Sam: 这恰恰是传统思维的误区!为什么一定要标准化?我问你,你用的 VS Code 配置和我的一样吗?
Alex: 当然不一样,我有自己的插件、快捷键、主题...
Sam: 那影响你们团队协作了吗?
Alex: ...没有。反而每个人都很高效,因为工具适合自己的习惯。
Sam: Bingo ! GrowBlank 的哲学是:标准化数据,个性化界面。团队共享同一套数据模型,但每个人可以有自己的交互方式。
Alex: 有意思... 让我想想实际场景。*[喝咖啡声]* 比如说,一个创业公司,从零开始用 GrowBlank ?
Sam: 好例子!我来模拟一下这个过程。第一天,创始人 Alice 坐在电脑前:
Alice: 记录一下,今天见了投资人 John ,他对我们的产品很感兴趣
系统: 已记录会议笔记。需要设置后续提醒吗?
Alice: 好的,一周后提醒我跟进
[系统后台生成了一个简单的 CRM 种子]
Alex: 等等,系统怎么知道要往 CRM 方向进化?
Sam: 它不需要知道!它只是响应使用模式。继续看:
Day 3:
Alice: 显示所有投资人联系记录
系统: 找到 1 条记录:
- John (上次联系:2 天前)
建议:是否要添加更多字段来追踪?比如投资阶段、金额范围?
Alice: 好主意,添加这些
[CRM 数据模型进化:添加了新字段]
Day 10:
Alice: 我需要跟踪每个投资人的状态
系统: 基于您的使用模式,我生成了一个看板视图:
[初次接触] → [跟进中] → [尽调] → [条款谈判] → [已完成]
需要调整阶段名称吗?
[CRM 获得了看板功能]
Alex: 卧槽,这就是个渐进式的 no-code 平台啊!
Sam: 不,比 no-code 更进一步。No-code 你还得"设计",拖拽组件,设置属性。GrowBlank 是 no-design,你只管用。
Alex: 但是等一下,*[激动]* 如果 Alice 雇了一个销售 Bob ,Bob 的使用习惯和 Alice 不同怎么办?
Sam: 绝妙的问题!这就是集体进化的魅力。看:
Bob 加入后:
Bob: 我需要批量导入潜在客户
系统: 检测到新的使用模式。是否要为团队添加批量导入功能?
Alice 和 Bob 都会看到这个建议。
Alice 批准后:
系统: 已添加 CSV 导入功能。基于 Bob 的操作习惯,
我建议添加以下字段映射...
Alex: 所以系统会综合多人的使用模式?
Sam: 对,而且可以设置权重。比如 Alice 是创始人,她的使用模式权重更高。或者销售团队的模式只影响销售模块的进化。
Alex: [兴奋地站起来] 等等等等,我想到一个更疯狂的场景!如果... 如果系统能跨公司学习呢?
Sam: 你是说...
Alex: 对!比如 100 家创业公司都在用 GrowBlank ,都是从零开始进化。系统能不能识别出通用模式?比如"90%的 B2B 公司最终都进化出了这样的销售流程"?
Sam: [拍桌子] 天才!这就是集群进化!每个公司的应用是一个"物种",成功的模式会被自然选择...
Alex: 新公司可以选择"继承"成功的基因!
Sam: 对!但不是照搬,而是作为进化的起点。比如:
新用户: 我要做个 B2B SaaS 的销售管理
系统: 基于 847 家类似公司的进化路径,我建议从这个基础模型开始:
- 线索管理( 95%公司都有)
- 销售漏斗( 89%公司都有)
- 客户成功追踪( 73%公司在第 3 个月添加)
要应用这个模板吗?您可以随时修改。
新用户: 应用,但我们不需要客户成功模块
系统: 已应用并移除客户成功模块。开始您的独特进化之旅...
Alex: 这简直是... 应用开发的 GitHub !不对,比 GitHub 更进一步,因为它是活的,会进化的!
Sam: 而且解决了开源的一个大问题:你 clone 了别人的代码,然后呢?改不动,因为你不理解设计决策。但 GrowBlank 里,你 clone 的是进化路径,然后继续你自己的进化。
Alex: [坐下,深呼吸] OK ,让我冷静一下。这个愿景很美好,但技术挑战呢?
Sam: 确实有挑战。最大的是意图理解的准确性。看这个例子:
用户: 把昨天的数据删了
系统需要理解:
1. "昨天"是指哪个时区的昨天?
2. "数据"是指哪些数据?全部还是特定类型?
3. "删了"是真删除还是标记删除?
4. 用户权限是否允许?
Alex: 对,自然语言的歧义性。
Sam: 我们的解决方案是渐进式确认。第一次遇到歧义,系统会询问。但它会记住你的偏好:
第一次:
用户: 删除旧数据
系统: 请确认:"旧数据"是指:
A) 30 天前的数据
B) 上个版本的数据
C) 其他?
用户: A
第二次:
用户: 清理旧数据
系统: 基于您的习惯,准备删除 30 天前的数据(共 1,234 条)。确认?
第 N 次:
用户: 常规清理
系统: [直接执行 30 天数据清理]
Alex: 所以系统不只是学习功能,还学习用户的语言习惯?
Sam: 对!每个用户/团队会逐渐形成自己的"方言"。比如在某个团队里,"跑一下"就是指运行测试套件,在另一个团队可能是指部署到测试环境。
Alex: 这让我想起了 Unix 的 alias... [笑] 等等,说到 CLI ,GrowBlank 怎么处理程序员用户?他们可能更喜欢代码而不是对话。
Sam: 好问题! GrowBlank 是全光谱的,记得吗?看这个:
# 程序员 Charlie 的使用方式
# Day 1: 纯命令
$ grow add task "Fix login bug"
# Day 7: 开始写脚本
$ cat my_workflow.grow
add task $1 --priority high --assign charlie
notify slack "#bugs"
# Day 30: 完整的 DSL
class BugTracker(GrowBlank.App):
def on_critical_bug(self, title, description):
task = self.add_task(title, priority="critical")
self.assign(task, self.on_call_engineer)
self.notify_all(task)
return task.id
Alex: 所以程序员可以用代码来"训练"自己的应用?
Sam: 确切说是"编程式进化"。而且最棒的是,这些代码定义的行为,非技术用户依然可以通过对话触发:
PM: 发现严重 bug ,登录完全坏了
系统: 检测到关键词"严重 bug",触发 Charlie 定义的 critical_bug 流程:
- 创建高优先级任务 ✓
- 分配给值班工程师(当前: David) ✓
- 通知所有人 ✓
任务 #1234 已创建
Alex: 妙啊!这就是真正的低代码——不是让非程序员写代码,而是让程序员的代码能被非程序员用!
Sam: 你总结得太精辟了!而且这带来一个有趣的商业模式:技能市场。
Alex: 技能市场?
Sam: 想象一下,Charlie 定义的 bug 处理流程特别高效,他可以把这个"技能"发布到市场:
GrowBlank Skills Market
🐛 Smart Bug Tracker by Charlie
⭐ 4.8 (2,341 reviews)
📈 提升 bug 修复效率 40%
💰 $9.99/月
功能:
- 自动分类和优先级判断
- 智能分配给最合适的人
- 自动生成修复建议
一键安装到您的 GrowBlank →
Alex: 等等,这不就是... 应用商店?
Sam: 不,比应用商店更细粒度。不是买整个应用,而是买能力。你的 GrowBlank 可以是多个技能的组合体。
Alex: [画图] 让我理理... 所以整个生态系统是这样的:
个人进化 → 团队进化 → 公司进化 → 行业模式 → 技能市场
↑ ↓
└──────────────────────────────────────────────┘
(循环反馈)
Sam: 完美!而且每一层都在让下一次进化更快。新用户不是从零开始,而是站在巨人的肩膀上。
Alex: 但是... [皱眉] 这会不会造成同质化?最后大家的应用都长得一样?
Sam: 恰恰相反!生物进化告诉我们,即使从同一个祖先开始,在不同环境下也会进化出完全不同的形态。达尔文雀,你知道吧?
Alex: 同一种雀,在不同岛屿进化出不同的喙?
Sam: 对! GrowBlank 也一样。即使从同一个模板开始,不同公司的独特需求会驱动应用向不同方向进化。
电商公司 → 进化出强大的库存管理
咨询公司 → 进化出复杂的时间追踪
媒体公司 → 进化出内容工作流
Alex: 而且这些特化的部分又可以回到技能市场...
Sam: 形成良性循环!创新在边缘产生,然后传播到整体。
Alex: [看表] 哇,不知不觉聊了两个小时了。但我还有最后一个担忧。
Sam: 说。
Alex: 隐私和安全。如果系统要学习使用模式,那意味着...
Sam: 所有操作都要被记录和分析,我知道。这确实是个挑战。我们的方案是联邦学习。
Alex: 联邦学习?在 GrowBlank 场景下怎么用?
Sam: 看这个架构:
┌─────────────────┐
│ 公司 A 本地 │
│ ┌───────────┐ │
│ │使用模式提取│ │────┐
│ └───────────┘ │ │
│ 私有数据不出门 │ │
└─────────────────┘ ↓
模式特征
┌─────────────────┐ ↓
│ 公司 B 本地 │ ↓
│ ┌───────────┐ │ ↓
│ │使用模式提取│ │────┤
│ └───────────┘ │ │
└─────────────────┘ ↓
┌────────┐
│中央服务器│
│只有模式 │
│没有数据 │
└────────┘
Alex: 所以中央服务器只知道"80%的用户会在创建任务后设置提醒",但不知道具体任务内容?
Sam: Exactly !而且用户可以选择参与级别:
- 完全本地:不分享任何信息,但也无法获得集体智慧
- 匿名模式:分享模式但不关联身份
- 社区模式:公开分享,获得最大收益
Alex: 这个分级很合理。*[站起来]* Sam ,我觉得这个想法真的可能改变软件行业。
Sam: 你知道最让我兴奋的是什么吗?这可能终结"软件项目失败"这个概念。
Alex: 怎么说?
Sam: 传统项目失败是因为:交付的不是用户想要的。但 GrowBlank 模式下,没有"交付"这个概念,只有持续进化。软件永远在变成用户想要的样子。
Alex: 失败变成了不可能... [沉思] 不对,如果用户自己都不知道自己要什么呢?
Sam: 那就慢慢探索呗! GrowBlank 的哲学是:目标可以模糊,但每一步都有价值。
用户: 我想提高效率
系统: 让我们从记录你的时间开始?
[一周后]
系统: 基于数据,您在邮件上花费 40%时间,要不要试试自动化?
[一月后]
系统: 您的效率提升了 30%,主要贡献是邮件自动分类
Alex: 所以它不只是工具,还是顾问?
Sam: 更像是共生体。用户和系统互相学习,共同进化。
Alex: [收拾东西] 好了,我得走了。但在我走之前,一句话总结 GrowBlank ?
Sam: 从使用中生长,而非从规划中构建。
Alex: 精辟!我的版本是:每个人都值得拥有为自己量身定制的软件。
Sam: 哈哈,都对!这就是 GrowBlank——让软件民主化,让每个人都成为自己软件的设计师,只是他们不需要知道自己在设计。
Alex: 期待看到它改变世界。下次咱们用 GrowBlank 来组织聚会?
Sam: 哈哈,到时候它可能已经进化出完美的聚会组织功能了!
[结束音乐渐入]
Podcast 后记
主持人: 各位听众,刚才你们听到的是 Alex 和 Sam 关于 GrowBlank 的深度对话。这个产品的核心理念——软件从使用中进化——可能会彻底改变我们对软件开发的认知。
关键要点回顾:
-
Claude Code 的启发:将对话转化为程序执行,用户无意识地在编程
-
进化光谱:从纯对话到专业应用的渐进式演化
-
Smalltalk 哲学:使用即开发,系统可自我修改
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解决核心悖论:用户不需要预先知道自己要什么
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集体智慧:跨用户、跨公司的模式学习
-
技能市场:能力的原子化和再组合
-
隐私保护:联邦学习确保数据安全
讨论问题:
- 你愿意让你的软件"进化"吗?
- 标准化和个性化,哪个更重要?
- 如果软件都是独特的,如何培训和交接?
欢迎在评论区分享你的想法。如果你想亲自体验 GrowBlank ,访问 growblank.ai 开始你的进化之旅。
记住:你的下一个应用,就从一片空白开始。
下期预告:我们将邀请实际使用 GrowBlank 的创业公司,分享他们的应用是如何从零进化成核心业务系统的。
本 Podcast 文字版由 GrowBlank 自动生成并优化。是的,这个工具在记录自己的故事时也在进化。