这几天，当我们陆续完成即我桌面端到 DeepSeek Harness 的迁移后，我忽然发现，接下来我没活可派了。
Agent 的能力，DSH 的基建已经做的很好并在持续迭代；面向用户的所有界面，完全可由用户按自己的想法生成。实在懒得弄？插件市场有一堆他人开发的效果不错的插件。
我们唯一要做的，只是做好后端的定义，把数据存好，把接口给好。在用户哪些新场景需求没办法满足的时候，再对后端做点迭代。
绝大多数情况下，已经不需要开发者再干什么了！
这不仅是我的个人感受，而是全团队都发现了的不可回避的事实。
在基于 DSH 的即我客户端落地的过程中，有几个同事，基于自己的需求，在里边开发出了一些非常好玩好用的贴合其自己的功能。比如：
决策镜子🪞，当自己犹豫不定的时候把向镜子提问，镜子会根据自己过往的数据给出判断行还是不行。
对话天气。把即我的所有私聊群聊根据最近的一些对话情况，转化为不同的天气效果呈现，更直观感知到这个对话里的情绪情况，判断是否想点进去看里边的内容。
我的人生剪影。根据自己每天的数据情况，生成自己的电影片段。感觉如果再介入一个文生图文生视频模型，直接就有一个可以每天连载对外日更的视频了。
石头剪刀布。发起后可选择好友，和对方完成一场现场的石头剪刀布。
数字蒸馏和回复。基于自己和他人对话的情况，蒸馏自己，然后设定自动回复责任，他人给自己发了消息后，模拟自己自动回复。
还有很多就不一一列举了。
一开始我还有几个我自认为很重要的插件方向，打算分配给大家实现后成为我们的官方应用提供给用户。在看了他们各自的插件后，我撤回了这个打算。
一起观摩的开发人员在看完后也表示，我们确实不需要再开发任何页面了。
以往，为了让大家更好体验产品发现问题自发迭代，我要求他们把日常记录、工作沟通必须在即我客户端，录音器也给每人分配了一个必须佩戴者并把数据上传到即我。哪怕如此，总是有些显而易见的问题似乎没被发现，在我安排的开发任务上，也总有一堆细节问题烦不胜烦。究其原因，摊派模式下的需求被动响应很难有比较好的结果。
而现在，他们瞬间转化成了真正的即我用户。基于自己的想法自主做想要的功能，质量远超我想象。而在基于他们自己的数据，做出了让自己满意的插件后，他们似乎也更愿意把更多的个人数据被采集到即我里。用即我，不再是一个入职后的团队要求，而成了个人的需求实现。
仅仅是把我们的产品迁移到 DeepSeek Harness 而已，怎么就造成了这种巨大的变化？
Codex 、workbuddy ，这些工具他们日常也在用，但似乎他们也只是用来工作而已。我的判断：
一切皆插件，插件可流通。以往，用 AI Coding 做出一个东西只是开始，后面还有账号、发布、部署、存储等一堆脏活累活；而在 DSH 里，一个临时需求可以直接长成一个持续存在的插件，好用还能直接流通给别人。
强大的 Agent 能力。即我之前也做过 Agent ，但一个应用团队不可能预先覆盖每个用户千奇百怪的个人需求，而 DSH 提供了一套足够通用且持续进化的 Agent 基建。
自己的私有数据接入。这是即我之前开发基建的核心，我们这里都是真实的高质量的数据，发给自己、私聊和群聊的真实内容、联系人、关系链，日常录音、通话记录等。从设备上随便抓来的数据不是‘我’，自己说过的话、和谁聊过什么、每天经历了什么、做了什么决定，这些才是真正和大脑发生过摩擦的高质量的个人数据，才能尽可能还原‘我’。
即我+DSH=自己的私有数据接入+强大的 Agent 能力+一切皆插件、插件可流通，这些元素组合在一起后，产生了巨大的化学反应。带来由开发者做开发，到用户自己结合 AI 满足自己需求的巨大转变。
从同事在用上新客户端后的角色转变，到客户端层面我即将无活可派的现实，让我明确地看到，绝大多数开发岗位，很快就要消失了，哪怕你现在 AI 编程工具用的飞起。
在过去，开发团队存在的意义是做用户需求的翻译官、落地的施工队、出 bug 后的铲屎官。不论从专业性角度还是从脏活累活的落地角度，都有其存在的核心价值。
最近一年有了 AI 编程，需求翻译和专业性的活都平权了，但一些账号体系、数据存储、产品功能发布、支付对接等脏活累活普通人依旧望而却步。
而从即我+DSH 的实践可以感受到，超级应用的形态已经越来越清晰。
如果说，AI Coding 消灭的是开发团队里的专业分工，Deepseek Harness 消灭的则是“替别人实现需求”这个中间环节本身。
个人层面的需求上边的案例已经完全论证可以实现，现在社区有数万各种各样的插件，还在飞速发展。
团队/企业级需求？我们发现把即我中的团队和群聊功能完全开放给 DSH 后，可以基于此做非常多的插件开发。比如用户开发群聊插件，工作群，自动有工作安排的模块可做项目管理，客户群自动有需求反馈和处理的板块。而我的想象力还是有限的，当这些能力普通的用户就能直接快速有想法就实现又能调数据的时候，生产力将迎来真正的解放。
甚至于在我看来，传统的一个厂商开发出 SaaS ，多个客户使用同一套，数据都存在自己的云端。接下来会变成，团队/企业在我们这样的即我客户端，基于团队的数据，开发出团队的插件，数据只保留在自己的团队内。 而这样的插件又能上架到市集方便其他的团队使用以及二次迭代，不会再有 SaaS 开发团队什么事情了。
也因此，随着今天基于 DeepSeek Harness 的即我桌面端今天出版发布，我开始认真思考和担忧开发团队该怎么办的问题。
除了几个核心的研发，其他的人很快将进入的无事可干的状态。
这让我这几天面对大家是也非常尴尬，我给他们各自分工，然后大家一起努力把这个东西做出来，但做完了之后，又不再需要大家了。
不是他们不努力，也不是能力不行。只是，就是不再需要了。
直接裁掉，是财务层面考虑最合理的做法。
但真正需要面对的问题是，曾经的互联网从业人员，有了 AI 编程后还能稍微转一下岗能做一点事情。以往的裁员大家无非是拿到赔偿然后去下一个公司找差不多的工作罢了， 而现在，需求都交给用户和客户自己来实现了，大家还能在这个互联网行当里做什么？
哪怕他们跟着我已经快速从传统开发岗转向了 AI 编程，但这种转变似乎永远赶不上 AI 进化的速度。
于心不忍。
从情感和责任的角度，我都不能就这样裁员，需要带大家再往前走做一些开发之外的尝试。只是这种尝试是否能随我愿也具有极大的不确定性。比如每个个人是否能完成新的进化，比如我们公司还能否在这轮 AI 的变革浪潮中存活下来。
这不仅是我们这一个小创业公司安排几个开发人员的问题，而是互联网发展了数十年，到了现在这个节骨眼，都开始需要面对的问题。
可能有人会说，这一切目前只发生在电脑端，更多的用户日常还是在手机上啊，你这种能力手机上现在并不能做到啊。但当桌面端已经证明这种交互成立，移动端真正的问题更像是“什么时候跟上”，而不是“会不会发生”。
曾经也是电脑端先能装各种软件干很多的活，然后再有了手机从功能机向智能机的转变。在现在加速进化的社会下，新的转变只会来的更快。
前天有感而发写的《体验完 DeepSeek Harness ，我打算放弃开发了两年的客户端》得到了不少讨论，大多数人站在开发者使用的角度，认为无非又是一个不同的 codex 而已，觉得我盲目、激进。
现在，我们基于 DSH 重构的即我桌面端初版已经上线（明天我会再写一篇专门关于即我桌面客户端的 DSH 迁移实践，详细介绍一下迁移后的能力、效果、思考等），
Mac 客户端： https://d.jiwo.cc/app/arkme/prod/macos/Arkme-cn-universal.dmg
Windows 客户端： https://d.jiwo.cc/app/arkme/prod/windows/arkme-cn-0.1.1-x64.exe
github 插件： https://github.com/arkme-senx/arkme-dsh-plugin
如果你还在因为 AI 编程给你带来的打游戏一般的自我实现爽感，做了很多的产品和工具自嗨；
又或者，你在开发团队里，跟着上级的要求和节奏来用 AI 编程工具做着需求的实现；
还是说你对现在这个地方鼓吹的 DeepSeek Harness 各种看不明白。
我都强烈建议你体验一下我们的产品。当我们把即我原有的账号体系、私聊群聊通话团队全天候录音等各种功能做成基建，一个用户进来后，真的不再需要其他的任何产品的，所有需要的，都可以在这里长出来。
讲这些不是宣扬我们做的即我客户端有多强大，现在的版本问题也有很多我们还会继续迭代。
但，很清楚的是，DeepSeek Harness 不是再造了一个面向开发者的新的编程工具，而是基于其的二次开发产品大量服务于各行各业的用户客户后，真的不再需要开发人员了。
当 DSH 自己面向 c 端推出产品，然后帮用户链接各个维度的个人数据，并建立账号体系、帮助打通关系链，又或者微信全面拥抱 DSH ，这样一来，我们这些做二次开发的团队也不再需要了。
既然纯软件在 AI 和巨头面前没任何壁垒，而线上的个人数据也被巨头所掌握，从制约个人智能体验的是个人数据完整性的角度考虑，现在真正值得做的可能只有帮助采集人真实物理世界数据的硬件了。
有了 DSH ，软件开发成本已经极低需要做的事情也越来越少。
接下来，我们会聚焦到硬件，加速研发中的 7*24 小时录音吊坠量产，帮助 AI‘听见’，同时，也去探索帮 AI 更好‘看见’的可能性，做一系列无感的智能硬件，帮助用户能够持续地数字化自我。
我们当然不会因为这几天看到的变化，就真把开发团队给裁掉了，大家还会继续一起往前走，我也希望能带着他们找到开发之外新的位置。
但有一件事已经没办法再装作看不见了：
如果你的核心价值仍然是“替别人把需求实现成软件”，那么接下来真正应该思考的，可能已经不是怎么把 AI Coding 用得更熟了。
而是当用户自己就能完成这件事以后，你还能做什么？
这个问题，他们要想。
我也一样。
Agent 的能力，DSH 的基建已经做的很好并在持续迭代；面向用户的所有界面，完全可由用户按自己的想法生成。实在懒得弄？插件市场有一堆他人开发的效果不错的插件。
我们唯一要做的，只是做好后端的定义，把数据存好，把接口给好。在用户哪些新场景需求没办法满足的时候，再对后端做点迭代。
绝大多数情况下，已经不需要开发者再干什么了！
这不仅是我的个人感受，而是全团队都发现了的不可回避的事实。
在基于 DSH 的即我客户端落地的过程中，有几个同事，基于自己的需求，在里边开发出了一些非常好玩好用的贴合其自己的功能。比如：
决策镜子🪞，当自己犹豫不定的时候把向镜子提问，镜子会根据自己过往的数据给出判断行还是不行。
对话天气。把即我的所有私聊群聊根据最近的一些对话情况，转化为不同的天气效果呈现，更直观感知到这个对话里的情绪情况，判断是否想点进去看里边的内容。
我的人生剪影。根据自己每天的数据情况，生成自己的电影片段。感觉如果再介入一个文生图文生视频模型，直接就有一个可以每天连载对外日更的视频了。
石头剪刀布。发起后可选择好友，和对方完成一场现场的石头剪刀布。
数字蒸馏和回复。基于自己和他人对话的情况，蒸馏自己，然后设定自动回复责任，他人给自己发了消息后，模拟自己自动回复。
还有很多就不一一列举了。
一开始我还有几个我自认为很重要的插件方向，打算分配给大家实现后成为我们的官方应用提供给用户。在看了他们各自的插件后，我撤回了这个打算。
一起观摩的开发人员在看完后也表示，我们确实不需要再开发任何页面了。
以往，为了让大家更好体验产品发现问题自发迭代，我要求他们把日常记录、工作沟通必须在即我客户端，录音器也给每人分配了一个必须佩戴者并把数据上传到即我。哪怕如此，总是有些显而易见的问题似乎没被发现，在我安排的开发任务上，也总有一堆细节问题烦不胜烦。究其原因，摊派模式下的需求被动响应很难有比较好的结果。
而现在，他们瞬间转化成了真正的即我用户。基于自己的想法自主做想要的功能，质量远超我想象。而在基于他们自己的数据，做出了让自己满意的插件后，他们似乎也更愿意把更多的个人数据被采集到即我里。用即我，不再是一个入职后的团队要求，而成了个人的需求实现。
仅仅是把我们的产品迁移到 DeepSeek Harness 而已，怎么就造成了这种巨大的变化？
Codex 、workbuddy ，这些工具他们日常也在用，但似乎他们也只是用来工作而已。我的判断：
一切皆插件，插件可流通。以往，用 AI Coding 做出一个东西只是开始，后面还有账号、发布、部署、存储等一堆脏活累活；而在 DSH 里，一个临时需求可以直接长成一个持续存在的插件，好用还能直接流通给别人。
强大的 Agent 能力。即我之前也做过 Agent ，但一个应用团队不可能预先覆盖每个用户千奇百怪的个人需求，而 DSH 提供了一套足够通用且持续进化的 Agent 基建。
自己的私有数据接入。这是即我之前开发基建的核心，我们这里都是真实的高质量的数据，发给自己、私聊和群聊的真实内容、联系人、关系链，日常录音、通话记录等。从设备上随便抓来的数据不是‘我’，自己说过的话、和谁聊过什么、每天经历了什么、做了什么决定，这些才是真正和大脑发生过摩擦的高质量的个人数据，才能尽可能还原‘我’。
即我+DSH=自己的私有数据接入+强大的 Agent 能力+一切皆插件、插件可流通，这些元素组合在一起后，产生了巨大的化学反应。带来由开发者做开发，到用户自己结合 AI 满足自己需求的巨大转变。
从同事在用上新客户端后的角色转变，到客户端层面我即将无活可派的现实，让我明确地看到，绝大多数开发岗位，很快就要消失了，哪怕你现在 AI 编程工具用的飞起。
在过去，开发团队存在的意义是做用户需求的翻译官、落地的施工队、出 bug 后的铲屎官。不论从专业性角度还是从脏活累活的落地角度，都有其存在的核心价值。
最近一年有了 AI 编程，需求翻译和专业性的活都平权了，但一些账号体系、数据存储、产品功能发布、支付对接等脏活累活普通人依旧望而却步。
而从即我+DSH 的实践可以感受到，超级应用的形态已经越来越清晰。
如果说，AI Coding 消灭的是开发团队里的专业分工，Deepseek Harness 消灭的则是“替别人实现需求”这个中间环节本身。
个人层面的需求上边的案例已经完全论证可以实现，现在社区有数万各种各样的插件，还在飞速发展。
团队/企业级需求？我们发现把即我中的团队和群聊功能完全开放给 DSH 后，可以基于此做非常多的插件开发。比如用户开发群聊插件，工作群，自动有工作安排的模块可做项目管理，客户群自动有需求反馈和处理的板块。而我的想象力还是有限的，当这些能力普通的用户就能直接快速有想法就实现又能调数据的时候，生产力将迎来真正的解放。
甚至于在我看来，传统的一个厂商开发出 SaaS ，多个客户使用同一套，数据都存在自己的云端。接下来会变成，团队/企业在我们这样的即我客户端，基于团队的数据，开发出团队的插件，数据只保留在自己的团队内。 而这样的插件又能上架到市集方便其他的团队使用以及二次迭代，不会再有 SaaS 开发团队什么事情了。
也因此，随着今天基于 DeepSeek Harness 的即我桌面端今天出版发布，我开始认真思考和担忧开发团队该怎么办的问题。
除了几个核心的研发，其他的人很快将进入的无事可干的状态。
这让我这几天面对大家是也非常尴尬，我给他们各自分工，然后大家一起努力把这个东西做出来，但做完了之后，又不再需要大家了。
不是他们不努力，也不是能力不行。只是，就是不再需要了。
直接裁掉，是财务层面考虑最合理的做法。
但真正需要面对的问题是，曾经的互联网从业人员，有了 AI 编程后还能稍微转一下岗能做一点事情。以往的裁员大家无非是拿到赔偿然后去下一个公司找差不多的工作罢了， 而现在，需求都交给用户和客户自己来实现了，大家还能在这个互联网行当里做什么？
哪怕他们跟着我已经快速从传统开发岗转向了 AI 编程，但这种转变似乎永远赶不上 AI 进化的速度。
于心不忍。
从情感和责任的角度，我都不能就这样裁员，需要带大家再往前走做一些开发之外的尝试。只是这种尝试是否能随我愿也具有极大的不确定性。比如每个个人是否能完成新的进化，比如我们公司还能否在这轮 AI 的变革浪潮中存活下来。
这不仅是我们这一个小创业公司安排几个开发人员的问题，而是互联网发展了数十年，到了现在这个节骨眼，都开始需要面对的问题。
可能有人会说，这一切目前只发生在电脑端，更多的用户日常还是在手机上啊，你这种能力手机上现在并不能做到啊。但当桌面端已经证明这种交互成立，移动端真正的问题更像是“什么时候跟上”，而不是“会不会发生”。
曾经也是电脑端先能装各种软件干很多的活，然后再有了手机从功能机向智能机的转变。在现在加速进化的社会下，新的转变只会来的更快。
前天有感而发写的《体验完 DeepSeek Harness ，我打算放弃开发了两年的客户端》得到了不少讨论，大多数人站在开发者使用的角度，认为无非又是一个不同的 codex 而已，觉得我盲目、激进。
现在，我们基于 DSH 重构的即我桌面端初版已经上线（明天我会再写一篇专门关于即我桌面客户端的 DSH 迁移实践，详细介绍一下迁移后的能力、效果、思考等），
Mac 客户端： https://d.jiwo.cc/app/arkme/prod/macos/Arkme-cn-universal.dmg
Windows 客户端： https://d.jiwo.cc/app/arkme/prod/windows/arkme-cn-0.1.1-x64.exe
github 插件： https://github.com/arkme-senx/arkme-dsh-plugin
如果你还在因为 AI 编程给你带来的打游戏一般的自我实现爽感，做了很多的产品和工具自嗨；
又或者，你在开发团队里，跟着上级的要求和节奏来用 AI 编程工具做着需求的实现；
还是说你对现在这个地方鼓吹的 DeepSeek Harness 各种看不明白。
我都强烈建议你体验一下我们的产品。当我们把即我原有的账号体系、私聊群聊通话团队全天候录音等各种功能做成基建，一个用户进来后，真的不再需要其他的任何产品的，所有需要的，都可以在这里长出来。
讲这些不是宣扬我们做的即我客户端有多强大，现在的版本问题也有很多我们还会继续迭代。
但，很清楚的是，DeepSeek Harness 不是再造了一个面向开发者的新的编程工具，而是基于其的二次开发产品大量服务于各行各业的用户客户后，真的不再需要开发人员了。
当 DSH 自己面向 c 端推出产品，然后帮用户链接各个维度的个人数据，并建立账号体系、帮助打通关系链，又或者微信全面拥抱 DSH ，这样一来，我们这些做二次开发的团队也不再需要了。
既然纯软件在 AI 和巨头面前没任何壁垒，而线上的个人数据也被巨头所掌握，从制约个人智能体验的是个人数据完整性的角度考虑，现在真正值得做的可能只有帮助采集人真实物理世界数据的硬件了。
有了 DSH ，软件开发成本已经极低需要做的事情也越来越少。
接下来，我们会聚焦到硬件，加速研发中的 7*24 小时录音吊坠量产，帮助 AI‘听见’，同时，也去探索帮 AI 更好‘看见’的可能性，做一系列无感的智能硬件，帮助用户能够持续地数字化自我。
我们当然不会因为这几天看到的变化，就真把开发团队给裁掉了，大家还会继续一起往前走，我也希望能带着他们找到开发之外新的位置。
但有一件事已经没办法再装作看不见了：
如果你的核心价值仍然是“替别人把需求实现成软件”，那么接下来真正应该思考的，可能已经不是怎么把 AI Coding 用得更熟了。
而是当用户自己就能完成这件事以后，你还能做什么？
这个问题，他们要想。
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