前阵子一个朋友说，国内有个团队把Claude Code的代码复刻了，一个不会写代码的人利用Vibe Coding，花了不到一个月就实现了80% 的Claude Code的功能。实际上现在模仿Claude Code的开发工具已经相当多了，Redis的创始人为Deepseek-v4开发了一个CodeWhale，前阵子也挺火的。

　　AI时代，应用开发变得更加简单了，前阵子我也曾经尝试过开发一个PG插件，确定好方案和框架后，2个小时内，整个插件框架已经能跑了。我曾经问过一个基于PG生态的国产数据库厂商，他们能完成完整的插件开发的工程师有多少，他含蓄地说：不多。我想不多的意思很明确了，可能是一个手能数过来。不过在AI时代，这一切已经不重要了，只要你能设计出插件的功能来，AI会以比人快几十倍的速度帮你完成。

　　在AI时代应用的价值需要被重新定义了，以前虽然被贱卖，不过用户还一直觉得很贵的软件系统，其定价模式必然会发生变化。用户也不一定需要为功能埋单，而是希望直接购买功能背后带来的能力。在这种新的价值体系下，功能达到80%并不是评估一个软件系统的准确方式，就像前面所说的国内团队开发了一个功能达到80% Claude Code的Vibe Coding工具，但是并不意味着找个工具的能力能达到80%。

　　未来的应用系统的能力不仅仅取决于软件所提供的功能，能力是软件+AI大模型这对组合的综合实力，不仅仅取决于软件的代码本身。比如说Claude Code目前可以通过cc-switch对接一些国产大模型，不过替换了模型之后，其能力下降是十分明显的。CC的整体设计是完全针对Claude公司的几个大模型的，在Opus 4.8上其能力是十分可观的，如果换成其他模型，其能力也就要大打折扣了。同样，如果你要用Deepseek-v4来开发应用，那么用CodeWhale可能比通过cc-switch接入Claude Code更加靠谱。目前Claude Code与智普GLM-5.X的适配要远好于其他国产大模型。

　　似乎有些跑题了，在AI CODING时代，软件的价值被重新评估，一些以前无能力、无条件开发的软件，现在对于借助AI CODING的研发团队来说也不是什么难事了。甚至未来的软件交付模式也可能发生变化了，用户最需要的不是你交付一堆他们无法自行运维的代码，而是一整套开发环境，在找个环境中，用户可以随时提出新的需求来升级维护系统。

　　对于软件开发商来说，他们的价值也将被重新定义，如果他们还是交付一堆其他人用AI可以轻松搞定的代码，那么找个厂商的价值是不是会很快归零呢？前阵子一个朋友说，现在GITHUB上的新项目绝大多数都是AI写的，有时候都会挑花眼。我想别说GITHUB，未来的人工手搓代码会成为稀缺资源。

　　在这种情况下，如果你要OPC创业，也要十分清醒地思考，你现在可以用AI CODING实现OPC，那么你做的事情，有哪些是护城河呢？别人会不会抄袭你的思想，很快复制出一套类似的系统呢？如果是这样，那么你的OPC计划就要打个问号了。

　　因为：

　　AGI 时代的劳动价值将被 “算力成本” 重新定价。传统经济学中，工资与技能稀缺性挂钩，但在 AGI 条件下，劳动者的收入上限取决于 “复制其技能所需的算力成本”。