Andrej Karpathy最新觀點，覺得很有意思，分享給大家

Karpathy 認為在人機協作日益緊密的時代，那些擁有復雜用戶界面（UI）、充斥著大量滑塊、開關、菜單，卻缺乏腳本支持，并且建立在不透明、自定義二進制格式之上的軟件產品，其前景堪憂。

Karpathy 的核心觀點是，如果大型語言模型（LLM）無法讀取軟件的底層數據表示，也無法通過腳本來操作相關的設置和功能，那么這款產品就很難實現與專業人士的智能協同（AI Co-pilot），更無法賦能給數量龐大十倍、富有創造力的“產消者”（prosumers），讓他們通過更接近自然語言的“氛圍編程”（vibe coding）方式來駕馭產品。

他列舉了不同風險等級的軟件產品：

高風險區：幾乎所有的 Adobe 產品、數字音頻工作站（DAWs）、CAD/3D建模軟件。這些產品嚴重依賴不透明的二進制對象或自定義文件格式，缺乏文本化的領域特定語言（DSL）支持。AI難以理解其內部結構，更不用說進行編程控制。

中高風險區：Blender、Unity。這些工具已經部分支持文本腳本化，為AI的介入提供了一定的可能性，但仍有大量核心功能依賴圖形界面和內部二進制結構。

中低風險區：Excel。雖然也有圖形界面，但其核心數據大多已是文本化的，并且擁有一定的自動化（如VBA）和插件生態系統，為AI集成提供了較好基礎。

低風險區：集成開發環境（IDEs）如 VS Code、設計工具 Figma、數據科學平臺 Jupyter、筆記軟件 Obsidian 等。Karpathy 認為它們是“幸運的”，因為它們本質上就是基于文本的，AI可以輕松理解和操作。

Karpathy 進一步強調，盡管人工智能在理解和操作人類用戶界面/用戶體驗（UI/UX）方面會越來越好（例如像 Operator 這樣的項目正在為此努力），但他懷疑那些僅僅寄希望于等待AI技術成熟來適應現有產品，而不主動向當前技術水平“雙向奔赴”、進行自我改造的產品，將會面臨非常艱難的處境。