作者：王林Lincoln | MindsLeap创始人 | Founders Space合伙人 | 企业家AI俱乐部创始人
在 Founders Talk 的这场对话里，MindsLeap 邀请到蒋镒珍老师做客节目。
蒋镒珍是有孚网络首席 AI 科学家，曾任 Adobe 研发上海负责人、巨鲸科技 CTO，也曾任上海交通大学教师。他长期站在软件工程、AI Agent 和企业技术转型的一线，对 AI Coding、Agent 生态和企业 AI 落地都有非常具体的实践观察。
这场对话很有意思，因为它没有停留在“AI 很强”“工具很多”这种表层判断，而是不断回到一个更根本的问题：
当 AI 变成可以被培养、被调用、被验收的数字员工，人和组织到底应该怎样改变自己的工作方式？
OpenClaw 和“养虾”：Agent 的价值，不只在工具，而在养成
我们首先聊到 OpenClaw，也就是很多人最近说的“养虾”。
蒋老师认为，养虾能不能养出效果，关键不只是模型本身，而是养虾人的好奇心和引导能力。这有点像带孩子：做对了要鼓励，做错了要鞭策，还要不断给它方向、规则和记忆。
这句话其实点中了 AI Agent 的一个核心变化。
过去的软件工具，是你买来就用；今天的 Agent，更像是你要持续培养的数字伙伴。它不只是执行命令，还会随着你给它的背景、偏好、工作流程和技能而逐渐适配你。蒋老师提到，OpenClaw 里很有意思的设计包括 soul、user、memory 和 skill：你可以定义它的性格，告诉它你是谁，让它积累记忆，也让它通过技能去完成具体任务。
这也是为什么“养虾”这个词很准确。它不是“买虾”，不是拿来即用，而是把你的方法、偏好、经验和任务体系变成上下文，慢慢训练出一个真正理解你的数字员工。
技术一旦放到用户手里，群众智慧会超出开发者想象
蒋老师特别强调，OpenClaw 这样的形态真正有价值的地方，是把 Agent 放到了用户手里。
技术人员刚看到时，可能会觉得“这也没什么”；完全不懂代码的人，反而可能在使用中发现它的巨大潜力。这和早期互联网很像：程序员未必能提前想象浏览器、Email、短视频平台会被普通用户玩出多少新用法。
一个技术如果只停留在开发者手里，它的想象力是有限的。一旦放到足够多的用户手里，用户会自然发现新的场景、新的技能和新的组合方式。
这也是 OpenClaw 生态值得关注的地方。它不只是一个工具项目，而是一个开放生态：有人贡献 skill，有人修安全问题，有人做自我修复，有人把它接到飞书、智能家居、小红书、股票信息、Todo 管理等不同场景里。
当然，开放生态也会带来安全问题。蒋老师也提醒，恶意 skill、权限边界和鉴别能力会成为未来 Agent 生态必须解决的问题。但他更倾向于认为，只要生态足够开放、参与者足够多，市场和社区最终会形成筛选机制，好的东西会留下来。
从 Vibe Coding 到 SPEC Driven：软件开发不能只靠“感觉”
谈到 AI Coding，蒋老师把几个容易混在一起的概念拆得很清楚：Vibe Coding、SPEC Driven Development、Agentic Coding，以及最近 OpenAI 提到的 Harness Coding。
Vibe Coding 的魅力在于，你凭感觉和 AI 聊，程序很快就出来了。对于小工具、小应用，这种方式很有效。但问题是，一旦项目变大，代码会越来越难维护。软件开发不是纯创作，而是工程。工程需要结构、需求、设计和验收。
所以 SPEC Driven Development 的核心，就是把要做什么、为什么做、怎么验收、设计思路是什么，先讲清楚。蒋老师有一个很重要的判断：代码的信息密度其实不高，真正高密度的信息往往在需求文档、设计文档和 SPEC 里。产品经理两页纸的需求，可能会变成程序员两万行代码。
AI 时代，真正重要的不是你能不能让模型随手写出代码，而是你能不能把需求和验收标准讲清楚。
这也是为什么 Markdown 变得重要。蒋老师认为，未来的“编程语言”不一定是 Java 或 C，而可能是 Markdown。因为 Markdown 既接近自然语言，人能看懂；又有结构，机器也容易理解。它正在成为人和 AI 之间非常有效的半结构化沟通语言。
Harness Coding：真正的能力从“写代码”转向“给方向和验收”
在更进一步的 Harness Coding 里，人的角色又发生了一次变化。
SPEC Driven 仍然会让人操心需求、设计和实施路径；而 Harness Coding 更像是：你给 AI 一个方向，告诉它完成后如何验收，至于它怎么设计、怎么实现、怎么测试，可以更多交给模型自己完成。
蒋老师把这件事解释成一个管理问题。AI 已经越来越像数字员工。管理数字员工时，你不能只说“去干吧”，然后完全不管；你必须给方向，也必须有验收标准。也就是说，人仍然要负责判断，但不一定继续负责每一个实现细节。
这对软件行业的冲击非常大。
过去，产品经理、架构师、前端、后端、测试、运维分工清晰，是因为人类学习和执行能力有限。AI 模型是全能型的信息加工系统，它能写需求、写代码、做测试、做运营、做文档。未来真正稀缺的，可能不是“会不会写某种语言”，而是：
- 能不能发现真实需求
- 能不能描述清楚目标
- 能不能设计验收标准
- 能不能判断 AI 做出来的东西是否真的解决问题
所以，一些非软件出身但懂业务、懂用户、表达能力强的人，反而会在 AI Coding 时代获得新的机会。他们不一定看得懂每一行代码，但他们知道要解决什么问题，也能和 AI 反复打磨出可用结果。
企业 AI 转型，最难的不是技术团队，而是组织方式
蒋老师帮助过很多企业做 AI 转型。他的一个判断很直接：改技术团队，反而不是最难的。
程序员本来就习惯不断学习新技术栈，所以让技术团队接触 AI 工具，并不算最难。真正难的是组织变化。企业要拥抱 AI，一把手必须先真正理解 AI 的能力边界，因为未来公司里不只有人，还会有大量 Agent，或者说数字员工。
管人和管数字员工，是两套不同的能力。
他观察到，转型比较快的团队通常有两个迹象。
第一，管理者开始觉得，很多问题先和 AI 沟通，比先找人沟通更快。不是说不需要人，而是 AI 成了第一轮思考、整理、推演和验证的对象。
第二，全员都开始使用 AI。因为组织效率不是某一个人提效就够了。如果整个流程里有一个关键节点完全不用 AI，那么这个节点就会变成组织里的低速通道。别人都在高速协作，一个人还在慢速开会、慢速传话、慢速等待，整体效率仍然上不去。
这也是为什么他会强调 Markdown、Git、上下文和版本管理。AI 最熟悉的工作方式，往往来自软件工程。企业要让 AI 真正参与协作，就要尽量把信息变得结构化、可追踪、可复用。
哪些人转型快，哪些人最难转
在个人层面，蒋老师也分享了一个很真实的观察：转型快慢，不完全取决于年龄或职位，而取决于开放心态。
有些年轻人，两周就能开窍，因为他们还在学习状态，愿意跟着 AI 跑。也有一些中年甚至资深人士，反而非常宝贵，因为他们既懂公司业务，又愿意重新学习，能够把老经验和新工具结合起来。
最难转的是另一类人：过去技术很强，习惯用自己的“三板斧”解决问题。当他们看到 AI 不按自己熟悉的方式工作，就会觉得 AI 不好用、代码不够漂亮、路径不够“专业”。但问题是，AI 可能不用他的三板斧，也能把问题解决掉。
这背后不是技术之争，而是心态之争。
AI 时代的能力，不是证明自己过去那套方法永远正确，而是愿意看到新工具正在用不同方式解决问题。蒋老师用了一个很形象的说法：别人打仗可能已经不是三板斧，而是一万把斧头，甚至不用斧头了。
传统企业的 AI 转型：先不要想太多，先动起来
对于传统企业，蒋老师的建议很朴素：不要总是停留在想，先动起来。
AI 不只会写代码。它可以做方案、做 PPT、模拟市场、整理设计、分析痛点、帮助做决策。再传统的企业，也一定存在大量信息加工环节。只要企业能列出自己的痛点，大概率其中至少有一半可以让 AI 进入。
老板最重要的是建立体感。
你可以自己上手，也可以让贴身助理先上手，但一定要知道哪些事应该找人，哪些事应该先找 AI。AI 和人最大的不同在于，它可以 7x24 小时工作，可以并行调动很多个角色，可以用极低成本快速试错。
这并不意味着人没有价值。恰恰相反，人的价值正在变成：你能不能判断问题、定义方向、给出上下文、训练数字员工，并把 AI 的能力真正接入企业流程。
给年轻人的建议：会 AI 和不会 AI，会变成两种人
对年轻人，蒋老师的建议很直接：首先要学会驾驭 AI。
会 AI 和不会 AI，会变成两种人。年轻人如果能在岗位上呈现出独特价值，比如比老板更会养虾、更会指挥 Agent 部队、更会把业务问题变成可执行的 AI 工作流，就会拥有新的机会。
谈到 OPC，也就是 one person company，一人公司，蒋老师保持谨慎乐观。他认为 AI 的确让一个人拥有了过去不可能拥有的技术团队、产品团队和执行能力，但做公司最难的部分，仍然是商业：客户为什么买单？业务从哪里来？模式是否成立？这些不是 AI 自动替你完成的。
所以，OPC 的机会是真实的，但它需要综合能力很强的人。AI 让一个人做更大事情成为可能，但真正能跑出来的人，依然要有商业判断、资源整合、客户理解和持续行动能力。
写在最后
和蒋老师的这场对话，让我更清晰地看到一件事：AI 转型不是“装几个工具”，也不是“让程序员写代码更快”。
它真正改变的是工作方式本身。
个人要学会把经验、偏好、流程和判断喂给 AI，把工具养成数字员工；团队要学会用 Markdown、Git、SPEC、验收标准和上下文来组织协作；企业要学会重新分配人和 Agent 的角色，让沟通、试错和交付速度整体提升。
在这个过程中，最重要的能力不是单点技术，而是驾驭能力。
谁能提出好问题，谁能说清楚目标，谁能定义验收标准，谁能判断 AI 的结果是否真正有用，谁就更可能在 AI 时代站到新的生产力位置上。
关于 Founders Talk
Founders Talk 是由 MindsLeap 创始人 Lincoln 发起的访谈类节目，专注于邀请 AI 时代有影响力的创业者、企业家、AI 专家、投资人、创作者和全球创新实践者，围绕前沿科技、商业模式、企业 AI 转型和跨市场机会展开真实对话。
节目希望通过第一线人物的亲身经历和现场判断，帮助观众更好地了解全球前沿科技趋势，获得企业 AI 转型的第一手洞察。相比单纯追逐热点，Founders Talk 更关注趋势背后的真实经验、关键判断和可执行方法。
关于 MindsLeap 心智悦动
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