打造软件工厂

Building a software factory（构建一个软件工厂）2026年8月21日 · 9分钟阅读 · 查看来源 ↗ AI SEO 设计 Claude 过去一个月，我一直在用 15 个 Codex 订阅构建一个软件工厂，横跨十几个软件项目。在这篇文章里，我会深入讲讲我用 AI 写代码的哲学、我是如何构建我的软件工厂的（包括我的完整技术栈），以及我的项目概览。 嵌入帖子： 作者：hraness ☀️ (@hraness) 帖子 ID：2090135924529037616 来源：https://x.com/hraness/status/2090135924529037616 发布时间：2026-08-19T17:56:51.000Z 回复给：无 正文： > 一幅我的软件工厂的画像 > > 过去 30 天里，我的产出是 +670 万行、-470 万行代码，横跨 25 个项目 > > 我的工厂下午效率是上午的两倍，早上效率最低 > > 有些日子我就让它随便跑，但我尽量多待在车间里 > > 媒体： 图片：https://pbs.twimg.com/media/HQGkZQFXIAASEWp.jpg 第 1 步：最高效地使用最好的 token 你必须不懈地寻找杠杆，让你大部分时间都花在解决难题上，而不是盯着执行。 token 效率是关键。考虑到大实验室的重度补贴，最好的开源模型仍然落后于闭源模型。写代码时，你应该始终使用帕累托前沿 [0] 上最好的可用模型，同时把补贴考虑进去 [1]。 我跑着 15 个 Codex Pro 20x 订阅 [2]。如果我们采用 SemiAnalysis 在 6 月报告的 70 倍补贴，我每个月在高级推理上花的是 21 万美元。换算成年化，那是 250 万美元的支出——而我只付 3.6 万美元 [3]。 嵌入帖子： 作者：hraness ☀️ (@hraness) 帖子 ID：2090583665583468672 来源：https://x.com/hraness/status/2090583665583468672 发布时间：2026-08-20T23:36:01.000Z 回复给：无 正文： > 我现在有 15 个 Codex Pro 20x 订阅。 > > 这意味着我用着每月 21 万美元的最顶尖模型——年化 250 万美元的运行速度。 > > 而我只付 3.6 万美元，这比华盛顿州的最低工资还低。 > > （SemiAnalysis_ 在 6 月报告的 70 倍补贴）https://twitter.com/hraness/status/2090135924529037616 引用的帖子：https://x.com/hraness/status/2090135924529037616 [0] 我在 aicharts.io 上追踪模型能力的帕累托前沿（不计补贴）。当你的智能体在写生产代码时，模型选择至关重要。质量优先于成本或速度。在模型质量上抠门，长远看反而会浪费时间和 token。 [1] 当我拿 Claude Max 和 Codex Pro 20x 做对比测试时，我能用 GPT 5.6 Sol（Max/Ultra）的时长，比我用 Fable 的时长要长得多。 [2] 管理 15 个订阅有点麻烦，所以我在 Codex App Server 上写了一个简单的 CLI 来追踪我的账号。我还在构建一个叫 Hra 的元框架，让我可以把订阅池化，并针对我特定的约束来实验智能体架构/接口的想法。 [3] 3.6 万美元听起来可能很多，但它远低于一个人类工程师的工资。 第 2 步：构建一个知识库 代码库自有其智能。它们编码了一整套规则与信念体系，里面有着深厚的隐性知识脉络。 早期我就决定为工厂构建一个知识库（kb）。在数据层面，kb 很简单：反向链接的 markdown 文件和一个 SQLite 数据库。在代码层面 [0]，kb 通过结合全文搜索、标签、语义搜索 [1]、图搜索和 git 上下文，给智能体提供了更高效地搜索知识的工具。 这在我的工厂里运行得极好。智能体在 kb 里记录计划和决策。这帮助它们随时间学习。在智能体编排层，我相信持续学习这个问题已经解决了。只要给智能体跨时间和空间相互协调的能力，它们自己就会搞定。 [0] 我所有的智能体工具都设计了 CLI 和 SDK 接口。SDK 让智能体可以写代码来调用工具，这打开了一个全新的可能性宇宙。 [1] 对于语义搜索，我使用 qmd 和一个本地嵌入模型 EmbeddingGemma 300M。 第 3 步：提升智能体的写作 用 LLM 培养高质量代码库时，你必须把模型锚定在它训练分布中"智能"的那一部分上。 因为代码库很大一部分是散文而非代码（注释、提交记录、文档等等），你必须确保你所有的散文都是高质量的。做到这一点后，你会发现对话质量和代码的"手感"都不同了。当你的输入像是品味良好之人的作品时，你会触发 LLM 里更聪明的回路，输出也会随之改善。 我用两个 markdown 文件来写出更好的散文：WRITING.md 用于内部散文，STYLE.md 用于外部文案。 第 4 步：选一套扎实的技术栈 我的智能体现在能跑好几个小时，有时甚至好几天。我起床时、午饭前后、晚饭后、睡前都会派发提示词。我是怎么做到的？ 智能体编程就像打高尔夫。首先，我选了一套不复杂的技术栈 [0]，并确立了我偏好的编码规范 [1]——提升我挥杆的准度。有了扎实的基础后，我让智能体能够自行验证工作——提升我挥杆的力度。 我创建了一个叫 direct 的自定义 UI 测试框架，让智能体可以模拟并验证应用状态。direct 坐落在你的应用和互联网之间的接缝处。它给智能体提供了一种高效的方式来录制"rigged"的 UI 流程并高效验证它们。direct 在工厂里的成功启发了我，于是我构建了一个叫 wrench 的浏览器自动化工具 [2]。我主要把 wrench 用于个人自动化，但它偶尔对自动化那些没有官方 API 的开发工作流也有用。 [0] 我的技术栈： 代码：@typescript, @bunjavascript, @nextjs（shadcn, React Aria） 托管：@vercel（domains, deployments, blob） 存储：@convex（带 Auth）, @tursodatabase AI：Vercel AI gateway, @aisdk, @ExaAILabs, @VoyageAI 杂项：@resend, @posthog, @stripe [1] 我的编码规范，从我的根目录 AGENTS.md 渗透而来： 增强的类型安全 基于属性的测试 共享开发平台：UI、账号、支付、可观测性 "让无效状态难以被表达。" "让依赖保持刻意。把共享基础与产品组合分开。" "宁要连贯的跨文件正确性和聚焦的确定性证据，也不要明知更弱的设计。" "把生产风险、发布、监控、供应商访问和外部协调当作真实成本。" "保持所有权有文档记录。每个源码边界都有一份 AGENTS.md，只包含 # CONTENTS 和 #GUIDELINES。计划、笔记和 runbook 放在 kb 里。" "把未来工作记录在 kb/plans 下可验证的计划里。" [2] wrench 的灵感来自 agent-browser 的 derive-client skill；它让智能体可以为任何目标网站培养出一个 SDK。 第 5 步：让智能体们开火 我的工厂就绪了，于是我决定让它去啃一些个人基础设施项目。首先，我做了我梦寐以求的个人网站。然后我又梦想出了更多项目。一个月里我积累了 94 个新域名。 最近，我开始使用 @bot。作为 @zocomputer 的创建者，我对这个领域非常熟悉——我们是第一个拥有云电脑的个人智能体。我早就很敬重 @benjitaylor 和 @cursor_ai 团队，所以很兴奋地试用了 Bot。它的 computer use 很顺滑，智能体很快，界面简单又令人愉悦。 嵌入帖子： 作者：hraness ☀️ (@hraness) 帖子 ID：2090507003969917033 来源：https://x.com/hraness/status/2090507003969917033 发布时间：2026-08-20T18:31:24.000Z 回复给：无 正文： > 好家伙，@cursor_ai 用 @bot 把所有人都按在地上摩擦了 > > 我跪了 通过接入我软件工厂里的自制工具，我在我的 Bot 里生出了一堆有用的智能体： Wrench——在 Bot 的浏览器里，我登录了 @x、@substack、@bluesky、@instagram、Threads、@facebook、@reddit、@youtube 和 @hackernews。我让 Wrench Bot 去浏览、总结并发布到社交媒体平台，把自己从信息垃圾里解救出来。 Read——我的个人网站里有一个持续更新的阅读清单，总结我遇到的所有有趣链接。每篇文章、视频或 PDF 的完整内容都存进我的 kb，所以我的智能体对我感兴趣的东西有完整上下文。而且我 kb 里的文章会自动同步到我的网站。现在我就把链接发给 Read Bot，它会回我一个有用的摘要，我知道有用的副作用正在后台发生。 Invest——我接入了我的 @public 账号，让 Invest Bot 设计一套投资组合策略（存到 kb）并自主执行，每天醒来迭代 3 次。我们看看结果如何。 Stripe——我是个重度 @stripe 迷，所以我建了 stripehistory.com 来编目 Stripe 自创立以来的新闻。Stripe Bot 会在任何值得关注的事发生时通知我。 News——我在 rough.day 上做了一个聚合器，聚合我感兴趣的新闻。News Bot 每天给我发一份摘要。 Atet——我正在构建一个叫 Atet 的智能体媒体工具包，名字取自太阳神 Ra 穿越冥界时乘坐的太阳船。atet 会迭代式地创建图片、图表和视频，混合使用生成式技术和代码技术。我和 Atet Bot 聊天，把原始素材和想法点化成媒体黄金。 People——我正在构建一个叫 PeopleBlade 的智能体通讯录。我已经把所有的联系人（带有有用的元数据，比如我和某个人互动过多少次）都接入了 iMessages、Apple Contacts、Gmail、LinkedIn、Telegram、WhatsApp、Instagram 和 Facebook。PeopleBlade 让我把通讯录同步到云端，并对我一生中的数千个联系人进行丰富。 SEO——我接入了 @posthog，现在 SEO Bot 会在我所有的网络资产上迭代式地改进 SEO。 act60——我正在为波多黎各 Act 60 构建一套工具和资源。我生成了一个 CLI 并把它接入 act60 Bot，现在它帮我打理一堆行政琐事。 我才刚刚起步，但我已经登上了 Tokscale 排行榜的全球第 60 名。软件工厂第一阶段完成后，我开始烹制一些更宏大的项目。更多内容，很快见。 Ben | hraness.com 我正在看/听的东西 Caterina Barbieri, Spirit Exit——我最喜欢的艺术家和专辑之一。 Caterina Barbieri, Fantas（现场）——顶级的模块合成器技艺。这正是我希望管理我的智能体时的那种感觉。 标签：# X # AI # SEO # Design # Claude # Fable 相关文章 10 SEO backlink Claude automations for 61k AI mentions in 3 months Link building is trial and error. SEO AI Claude Automation