全網380萬人圍觀！連代碼都不看，4個月“燒掉”30億Token，不懂編程的他卻做出了50+個產品……

編譯 | 鄭麗媛

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

要是放在幾年前，一個幾乎一行代碼都寫不出來的人，能在短短四個月內交付幾十個真實可用的軟件項目，這聽起來簡直是“天方夜譚”——但在 AI Agent 時代，這正在成為現實。

Ben Tossell，Factory 開發者關系主管、前 No-Code 創業者，在最近的一次推文中表示：過去 4 個月，他通過終端與 AI Agent 協作，累計消耗了約 30 億個 token，完成了數十個真實項目的開發與上線。

這篇推文吸引了諸多網友的注意，目前瀏覽量已高達 380 萬，點贊人數也超過 7900 人。

“有人管我叫 Vibe-Coder（氛圍編碼者），但這個詞忽略了一個事實：這還是需要一定技術含量的。”而 Ben Tossell 坦言，他從不讀代碼，只是會非常認真地看 AI Agent 的輸出。

在這個過程中，他逐漸摸清了代碼的運行邏輯、項目的搭建流程，也搞懂了程序容易在哪栽跟頭、又能在哪出彩：

“這，就是我們這一代人的‘編程學習之路’。”

四個月里，他到底做了些什么？

別以為他是“摸魚式編程”，過去幾個月，Ben Tossell 用 AI Agent 交出的成績單相當扎實，覆蓋個人、工作、技術探索等多個場景，隨便拎幾個出來都很能打：

• 個人網站重構：把個人網站改成了終端命令行的樣式，效果比今年年初那次嘗試好太多了。

• Feed 聚合器：開發了一個輕量工具，專門追蹤 X 上對 Factory 的提及、Reddit 社區帖子和 GitHub 上的相關議題。這個工具是開源的，已經拿到了 100 多顆星，不少人直接克隆下來自己用。

• Factory Wrapped：做了一個年度總結原型，團隊一看就說：要內嵌進正式產品。現在已經上線了，后續還在不斷加新指南、調整功能布局。

• 一堆自制 CLI：比如 Pylon CLI，被客服團隊直接拿去用了；還有 Token 管理 CLI、Linear CLI、Gmail CLI。

• 加密貨幣自動交易器：Ben Tossell 投了一家做動態數據預測的公司，便基于這個技術做了一個追蹤器，能根據預測結果自動開倉平倉，相當于一個迷你對沖基金。

• 12 天創意實驗項目 Droidmas：連續 12 天，每天做一個小實驗或小游戲，主題都是 X 上的熱點話題 —— 比如記憶管理、上下文控制、VibeCoding這類方向。

• AI 驅動的視頻演示系統：只要給一句 prompt，它就會自動打開終端、執行命令、開瀏覽器、錄屏，自帶導演+制片+剪輯。他用這個工具做的視頻，還被 OpenAI 轉發過。

• 基于 Droid Exec 的 Telegram 機器人：把本地代碼倉庫同步到 VPS，用 Telegram 直接“聊天式操作代碼倉庫”。

除此之外，Ben Tossell 還有大概 50 個小項目要么沒公開，要么中途擱置了——畢竟探索過程中，也不是每個想法都能成功落地。

工作方式的核心：全程只用CLI

能做出這么多項目，Ben Tossell 的核心秘訣是：全程只用命令行界面（CLI），從來不用網頁界面。

“對 AI Agent 來說，終端的能力上限更高，而且我能直觀看到它的工作過程。”

他的工作流程很簡單：

（1）需求梳理：想到一個點子，或者遇到某個難點，覺得可以用代碼解決，就用 Factory 的 CLI 工具 Droid 新建一個項目。

（2）上下文投喂：先和模型聊幾句，把要做的事講清楚，然后切換到 “需求規格模式”，和模型一起敲定開發計劃。

（3）細節追問：這個階段他會刨根問底，例如這個功能是啥原理？為什么選 A 方案不選 B？能不能換個更簡單的實現方式？同時還會把相關文檔和 GitHub 倉庫鏈接丟給模型參考。

（4）放手讓 AI 去干：把 Opus 4.5 模型的自主權限拉滿，讓它直接開干。期間他就在旁邊盯著運行日志，看進度、看有沒有報錯，遇到問題就及時介入，要么追問模型，要么引導它換個思路。

（5）測試迭代：啟動服務、測試功能、給模型反饋，然后反復迭代優化。

總體而言，Ben Tossell 習慣先動手把東西搭出來，過程中遇到的漏洞和問題反而是學習的最佳機會。比如看到某個問題，他就會琢磨：這個問題是不是其他項目也會遇到？要不要做個模板化的解決方案？能不能把這個經驗寫到 agents.md 里，讓后續所有項目都能復用？

說到 agents.md，其實 Ben Tossell 花了不少時間去打磨，畢竟這相當于 AI Agent 的操作手冊。這個文件放在所有項目的 repos 文件夾里，寫清楚新建倉庫的規則、GitHub 怎么用、用哪個賬號這些細節。此外，現在他的所有項目都必做端到端測試，就是為了避免因自己技術水平有限而漏掉低級 Bug。他還常參考別人的 agents.md，撿有用的優化自己的，讓開發更順暢。

為了實現“隨時隨地編程”，Ben Tossell 還給每個倉庫都裝了 Droid 的 GitHub 應用，提交 PR 時能讓 AI 自動審核、修 Bug；另外結合Telegram機器人，用手機就能寫代碼、加功能。他還為每個項目建了專屬Slack頻道，跟 AI Agent 協作起來特別方便，一個人 + 一個 AI 就能組成高效小團隊。

在這個過程中，他真正學到的東西

跟 AI Agent 協作的過程，也是 Ben Tossell 快速成長的過程。他沒刻意學過編程，卻慢慢掌握了不少硬核技能：

• Bash 命令行

以前 Ben Tossell 對 Bash 一知半解，直到用它處理了一段時間的更新日志，才突然打通任督二脈——原來這些重復操作背后是有固定工作流的。

后來，他讓 Droid 做了一套命令行工具，這也是他第一個真正用起來的工具集：它能自動執行一系列 Bash 命令，還能讓模型分析 GitHub 代碼差異、檢查功能開關狀態，把內容分門別類填到更新日志的“新功能”、“Bug 修復”等板塊里。

“從那以后，我就徹底迷上了 Bash 和 CLI 工具，再也不用 MCP（模型連接協議）了。”原因很簡單：MCP 會占用大量上下文窗口，但其實 Ben Tossell 只需要它里面的少數幾個功能。所以不管是 Supabase、Vercel 還是 GitHub，他都優先用 CLI 工具。

• VPS

以前 Ben Tossell 只知道 VPS 是一臺 24 小時運行的遠程電腦，但直到真正用上才明白它的價值。比如上文提到的那個加密貨幣追蹤器，每分鐘都要拉取大量數據，必須保證全天候運行，這時候 VPS 就派上大用場了。他把VPS 和 Telegram 機器人結合起來，用 SyncThing 同步本地倉庫和 VPS 的文件，確保兩邊的代碼始終一致，隨時隨地都能無縫銜接開發。

• 技能模塊化復用

他還學會了“技能復用”，比如做了個 Gmail CLI 工具，放在根目錄下，所有項目都能調用。現在他用的 Gmail 郵件分類系統，全程都是用這個 CLI 工具驅動的。

除此之外，Ben Tossell 還特別認同 Andrej Karpathy 的一句話：“現在要掌握的是一層全新的可編程抽象層。”

在無代碼時代，當時要掌握的抽象層是像 Webflow、Zapier 和 Airtable 這樣的拖放工具——將它們拼接在一起，讓它感覺像真正的軟件；但現在要學的，是怎么跟 AI Agent 代理好好協作——比如怎么寫提示詞、怎么給足上下文、怎么讓 AI 幫自己理解系統原理，這些才是核心。

他還特別愛向專業開發者學習，比如參考 Peter Steinberger 的簡潔工作流，發現“不用搞復雜系統也能高效開發”；看到別人過度優化工作流，反而覺得這種開發方式的魅力就是“自定義”：你可以搞復雜的規劃模式，也可以像 Peter 那樣簡單跟模型聊天。他還常克隆其他工程師的開源項目，比如把 Peter 的 YouTube 視頻總結工具改成 CLI 版本，自己用著更順手；受 Mario “優先用 CLI 而非 MCP”的啟發，才更深入地鉆研 Bash。

學習心得很簡單：大膽問“傻問題”

Ben Tossell 自知，他做的東西都不是要給幾萬人用的生產級產品，所以 Bug 滿天飛是常態。因此每次遇到問題，他都把它當成填補知識空白的機會，而不是否定自己能力的理由。

他的核心任務就是發現這些知識盲區，然后思考：怎么避免以后再犯同樣的錯？怎么才能搞懂這個系統模塊，下次遇到類似問題能自己排查？

剛開始用 AI Agent 編程的時候，Ben Tossell 最基礎的問題都搞不懂：為什么動態數據的多用戶應用不能用 GitHub Pages 部署？這對程序員來說是常識，但他是在動手做項目的時候才學到的。

“遇到不懂的就直接問 AI 就好了。模型懂你不懂的所有事，而且永遠有耐心，它就像一個隨時在你身后待命的資深程序員。”

Ben Tossell 提到，他經常會冒出一些在資深程序員看來很“傻”的問題，但因為是自己和 AI 獨處，沒人會笑話他，可以放心大膽地問。

比如：為什么我們要用這么多不同的框架？它們不就是給人類開發者用的抽象層嗎？既然大語言模型這么聰明，為什么不能寫出更簡潔的代碼，減少依賴，降低 Bug 出現的概率？這到底是個傻問題，還是個好問題？

然后，他從模型那里得到了答案：這個想法其實并不傻，但模型是基于海量開源項目訓練的，而這些項目大多用了主流框架，所以模型生成的代碼也會傾向于使用這些框架。

就這樣，Ben Tossell一點點拼湊起對代碼世界、對工程師圈的認知，也慢慢從旁觀者進化為貢獻者，開始參與真實產品開發。他還給公司的主產品提了一些優化建議，雖然都是小改動，但確實能解決實際問題。

“對我來說，這整個過程就是一場沉浸式的學習體驗，我真的很享受這種‘學編程’——或者說‘學和代碼打交道’的感覺。以前我覺得自己根本不配踏進這個圈子，但現在，我確實成了其中一員。”

與傳統編程學習不一樣，也不算VibeCoding

在此之前，Ben Tossell 試過好幾次學編程，幾乎每次都是：輸入一串字符，按回車，然后看到“hello world”。這種教程總是讓人一步一步照做，卻不告訴背后的原理。

“如果按傳統路子學，我得花好幾個月甚至好幾年，才能達到現在自己動手做項目的水平。”

相較之下，Ben Tossell 現在的思路是：用系統思維來理解代碼構建的項目。這種系統拆解能力，能讓他快速理解代碼項目的各個組件。他感慨，如今“沒有什么軟件是遙不可及的”，通過 git clone 就能探索任意項目的運行邏輯，學習過程充滿樂趣。

可能會有人把他歸類為 Vibe Coding，但在他看來，Vibe Coding 這個說法，就像當年的“無代碼”一樣，帶著一股貶義，完全沒能體現這一新興群體的核心價值：“我不屬于傳統技術人員，也算不上程序員，而是屬于一種‘新技術階層’——我們通過與 AI 協作掌握代碼能力，探索全新的技術工作模式。”

這種開發方式對 Ben Tossell 而言更像一場“產出實用項目的游戲”。很多項目雖未上線或公開，卻成為他探索技術的載體；部分公開項目還獲得了行業認可，甚至有 CTO 復刻他的個人網站自用。正如他所說：任何想法都值得探索，哪怕不夠好，過程中的收獲才最寶貴。

最重要的是，輕量化試錯讓他敢于“半途而廢”：“用 AI Agent 開發，幾小時或一個周末就能做出原型，要是沒人用就直接放棄，畢竟也沒花多少時間和精力。”

Ben Tossell 預測，未來會出現一波軟件大爆發，其中很多作品可能很粗糙，但也一定會有大量優質項目涌現。海量項目可供人們使用、克隆、修改，開發效率將遠超傳統編程模式。

給技術小白的建議：不用怕，先玩起來

對于非技術背景想進入這一領域的人，Ben Tossell 給出了明確建議：“學習代碼的最佳方式，就是跳出自己的能力范圍去做項目，在試錯中不斷前進。”

例如，可以選一款 CLI 代理工具從簡單項目起步，先從做個人網站開始，或者做個 RSS 閱讀器、待辦清單、健身打卡應用——隨便什么都好。遇到的每個小問題、小 Bug，都可以去向不同的模型追問為什么。要記住，不懂代碼很正常，就連資深程序員也天天和 Bug 打交道。

Ben Tossell 強調，選擇工具的唯一衡量標準是“能否用最少時間、最少麻煩來達成目標”，無需追求復雜功能，適合自己的才最重要。如果實在缺某個工具，那就自己動手做一個。

在回顧了自己學習編程的所有細節后，Ben Tossell 最后總結道：“對我來說， 這整個過程都是一次非常寶貴的學習經歷，我樂在其中。不斷構建、從失敗中學習，再持續交付。”

【原文鏈接：https://x.com/bentossell/status/2006352820140749073】