David Heinemeier Hansson: DHH：编程的未来、AI、智能体工程、氛围编程与 Linux

DHH 将工作方式的转变描述为对工具变化的回应，而非价值观反转。早期自动补全打断了他喜爱的手艺，聊天机器人则是有用的老师。他个人的分界点，是在 2025 年 11 月下旬尝试 Opus 4.5：输出开始接近他自己会写的代码，而工具使用、自我检查和计算机操作，把智能变成了可用成果。这是他的经验叙述，不是对模型智能的对照实验。

他区分了几个连续阶段：指挥单个智能体、协调并行子智能体，以及只描述问题、由系统提出路线。Omarchy 让他的实现工作全部转向 AI 编写，但 Lex 立即区分普通网站应用、操作系统和安全攸关软件。DHH 的信心明确立足于自己当前工作的领域。他举安全领域的例子，是说明 AI 也能检查困难代码，并不能证明所有领域都可以免除人工审查。

Basecamp 为简单的加速叙事提供了反例。让设计师生成修改，产生的拉取请求单独看似乎说得过去，合起来却破坏了架构一致性，最后需要人工清理。DHH 将教训限定于需要保持架构的大型既有代码库，并提醒这发生在二月、后续改进之前。他也反对默认人写的代码就必然整洁。

他认为更广泛的瓶颈在组织：审批层级、沟通、模糊想法和薄弱的产品判断，会吞掉实现环节的收益。个人软件提供了另一条路。他没有复刻大型应用的所有功能，而是重做自己使用的那一小部分 Typora，用 C++ 和 Qt 做出 Omawrite，两天内就切换过去。分享这类工具可以扩大受众，但 Lex 关于卓越与维护的问题仍重要：发布本身不等于解决了维护责任。

DHH 认为，智能体能改善贡献的基本质量：完整报告、原因说明、测试和审查，都是在得到指示后可以执行的任务。他称，Quattro 开发期间合并了超过一千个 Omarchy 拉取请求，其中包括 Linux 开发领域之外的人带来的想法。面对审查过载，他的答案是选择性拒绝与智能体分流，合并决定仍交给人。这改变了维护者的职责，并非让每份贡献都自动有价值。